【摘 要】
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为了改善自然语言处理应用中长期存在的主题漂移和词不匹配问题,本文首先提出一种加权项集支持度计算方法和基于项权值排序的剪枝方法,给出面向查询扩展的基于项权值排序的加
【机 构】
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广西跨境电商智能信息处理重点实验室（广西财经学院）,广西财经学院广西（东盟）财经研究中心,广西财经学院信息与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61762006,No.61662003),广西应用经济学一流学科(培育)开放性课题(No.2018MA07),广西(东盟)财经研究中心开放性课题(No.2018DMCJYB08)
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为了改善自然语言处理应用中长期存在的主题漂移和词不匹配问题,本文首先提出一种加权项集支持度计算方法和基于项权值排序的剪枝方法,给出面向查询扩展的基于项权值排序的加权关联规则挖掘算法,讨论关联规则混合扩展、后件扩展和前件扩展模型,最后提出基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展算法.该算法采用新的支持度和剪枝策略挖掘加权关联规则,根据扩展模型从规则中提取高质量扩展词实现跨语言查询扩展.实验结果表明,与现有基于加权关联规则挖掘的跨语言扩展算法比较,本文扩展算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,可用于各种语言的信
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