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综合馆
融入实体特征的典籍自动分类研究
  • 摘要

    [目的]在传统统计特征词算法的基础上,添加实体特征对10本古代典籍进行分类研究.[方法]基于支持向量机模型,分别采用传统的TF-IDF、信息增益、卡方检验、互信息4种统计量计算特征词,再加人命名实体这一特征,验证分类器的分类效果.[结果]加入实体特征之后分类器的最高精度达98.7%.在传统的信息增益、TF-IDF、互信息和卡方检验特征计算下的分类精度分别提高12.4%、12.4%、12.3%、22.8%.[局限]将实体特征迁移到其他文本有一定的局限性,需要重新标注识别实体.[结论]实体可以作为一类特征应用到文本分类模型中,具有实际的应用推广价值.

  • 作者

    秦贺然  刘浏  李斌  王东波  Qin Heran  Liu Liu  Li Bin  Wang Dongbo 

  • 作者单位

    南京农业大学信息科学技术学院 南京210095/南京农业大学信息科学技术学院 南京210095;南京农业大学领域知识关联研究中心 南京210095/南京师范大学文学院 南京210097

  • 刊期

    2019年9期 PKU CSSCI

  • 关键词

    古代典籍  文本分类  实体  支持向量机 

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3.233.221.149