基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型研究

胡泽文; 王效岳; 白如江

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基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型研究

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针对传统文本分类方法和目前语义分类方法中存在的问题,提出基于SUMO和W ordNet本体集成的文本分类模型,该模型利用W ordNet同义词集与SUMO本体概念之间的映射关系,将文档-词向量空间中的词条映射成本体中相应的概念,形成文档-概念向量空间进行文本自动分类。实验表明,该方法能够极大降低向量空间维度,提高文本分类性能。

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来源
《现代图书情报技术》 |2011年第1期|31-38|共8页
作者
胡泽文; 王效岳; 白如江;
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作者单位

山东理工大学科技信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
SUMO本体; WordNet; 本体集成; 文本分类模型; 词向量空间; 概念向量空间;

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