一种基于新词发现的Web文本表示方法

吴春颖; 王士同; 蔡崇超

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Web文本表示是Web文本特征提取和分类的前提,最常用的文本表示是向量空间模型(VSM),其中向量一般是基于词的特征项.由于向量空间模型本身没有考虑文本上下文间的潜在概念结构(如词汇间的共现关系),而Web文本是一种半结构化文本,同时经常有新词出现,因此在VSM基础上提出了一种基于新词发现的Web文本表示方法:首先进行预处理将网页转化为文本;然后进行文本分词;接着通过二元互信息进行新词发现,同时把新词加入字典重新分词;最后用词和新词共同来表示Web文本.实验结果表明,该方法可以帮助识别未登录词并扩充现有字典,能够增强Web文本表示能力,改善Web文本的特征项质量,提高Web文本分类效果.

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来源
《计算机应用》 |2008年第3期|764-767|共4页
作者
吴春颖; 王士同; 蔡崇超;
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作者单位

江南大学;

信息工程学院;

江苏;

无锡;

214122;

江南大学;

信息工程学院;

江苏;

无锡;

214122;

江南大学;

信息工程学院;

江苏;

无锡;

214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
中文分词; 二元语法; 互信息; 新词发现; Web文本表示;

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