处理复杂信息分类的自然语义模型仿真分析

在对复杂信息分类问题进行处理时,由于关键词的多义性,导致传统的复杂信息分类方法在信息分类时存在一定的混淆,无法准确完成分类。提出一种处理复杂信息分类的自然语义模型,依据复杂信息决策表和复杂信息决策规划集,对复杂信息分类进行预处理,通过塑造关键词分类词典、同义词词典、经切词、网页文档扫描统计完成复杂信息分类文档特征关键词的抽取,经过统计分析获取所有关键词在不同专题中的隶属度,将其组成模糊关键词集合,利用学习机制获取复杂信息分类特征指标和专题类别的关联度,采用梯度下降法对复杂信息分类参数进行训练。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性。