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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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研究文本快速准确分类的问题。同一词语在不同的语言环境下或者由不同的人使用可能代表不同的含义,这些词语在文本分类中的描述特征却极为相似。传统的文本分类方法是将文本表示成向量空间模型,向量空间模型只是从词语的出现频率角度构造,当文中出现一些多义词和同义词时就会出现分类延时明显准确性不高等特点。为此提出一种基于语义索引的文本主题匹配方法。将文本进行关键词的抽取后构造文档-词语矩阵,SVD分解后通过优化平衡的方法进行矩阵降维与相似度的计算,克服传统方法的弊端。实践证明,这种方法能大幅度降低同义词与多义词对文本分类时的影响,使文本按主题匹配分类时准确高效,实验效果明显提高。 相似文献
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作为英语词汇的一个重要组成部分,短语动词既是英语学习的重点也是难点。从传统的教学模式来看,其结构的稳定性和语义的整体性及多义性使其习得只能靠长期逐渐积累,认知语言学认为语言是一个概念化的过程和结果,强调以经验为基础来认知包括抽象概念的客观世界。短语动词语义的多义性是靠词义扩展的隐喻机制实现的。通过分析短语动词中各个组成成分的语义然后进行意义整合可以判断其最终语义。 相似文献
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1000.
在信息检索领域,概念的语义相似度计算起着重要的作用。针对现有研究文献中语义相似度计算中的若干问题,本文在语义加权距离算法的基础上讨论了多继承问题和概念属性问题。对于多继承问题,探讨了概念之间通过父概念和子概念进行连接所得到的路径长度相等的情况;对于概念属性问题,本文将对象类型属性和数据类型属性区别对待,提出了数据类型属性的相似度算法。最后,通过计算一个实例中概念节点的相似度,证明了本文算法的有效性。 相似文献