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利用上下位关系的中文短文本分类

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针对短文本长度短、描述信号弱的特点,提出了一种利用上下位关系的中文短文本分类框架.该框架首先利用"知网"确定训练文本中概念对的上下位关系,进而确定词语对的上下位关系,再将其用于扩展测试文本的特征向量,从而实现对测试文本的分类.实验表明:利用上下位关系能够改善短文本的分类性能.
Chinese short text classification based on hyponymy relation
Concerning the short length and weak signal to describe the characteristics of short text, a framework of Chinese short-text classification was put forward by using hyponymy. In order to achieve the classification of the test text, the framework first used "Hownet" to determine the hyponymy between concept pairs in training text, thus determining the hyponymy between word pairs, and then the feature vectors of test text were extended. The experimental results show that short-text classification performance can be improved by using the hyponymy.

short-textHownethyponymy relationfeature extension

王盛、樊兴华、陈现麟

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重庆邮电大学,计算机科学与技术研究所,重庆,400065

短文本 知网 上下位关系 特征扩展

国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金重庆市自然科学基金

60703010教外司留[2007]1108号2009BB2079

2010

计算机应用
中国科学院成都计算机应用研究所

计算机应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.892
ISSN:1001-9081
年,卷(期):2010.30(3)
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