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传统的Web文本分类方法将文本中关键词的相似度作为分类的依据,丢失了很多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大。基于此,文章提出了一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量集,定义Web文本相似度的计算公式,设计并实现基于语义相似度的KNN算法。实验结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少了计算量,提高了分类精确度。 相似文献
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运用图示法自动提取中文专利文本的语义信息 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息,以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。[方法/过程] 设计两种运用图结构的模型:①基于关键词的文本图模型;②基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义;第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中,借助频繁子图挖掘算法,对所建图模型进行子图挖掘, 并构建以子图为特征的文本分类器,用来检测所建图模型的表达性和有效性。[结果/结论]将所建的基于图模型的文本分类器应用于4个不同技术领域的专利文本数据集,并与经典文本分类器的测试结果相比较而知:前者在使用明显较少的特征数的基础上,分类性能较后者提升2.1%-10.5%。由此而推断,使用图结构的表达法并结合图挖掘技术从专利文本中所提取的语义信息是有效的,有助于进一步的专利文本分析。 相似文献
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文本分类是网络主题舆情分析中的关键技术,传统Web文本分类将文本关键词的相似度作为分类依据,丢失许多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大.本文提出一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用特定的领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量,给出Web文本相似度的计算公式并实现基于语义相似度的KNN算法.结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少计算量并提高了分类精确度. 相似文献
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Web文本分类技术研究现状述评 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在分析国内外Web文本分类方法研究现状的基础上,对新近出现的基于群的分类方法、基于模糊—粗糙集的文本分类模型、多分类器融合的方法、基于RBF网络的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K—近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web文本分类过程的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法进行了分析;最后总结了Web文本分类技术存在着新分类方法不断涌现、传统分类方法的进一步发展、文本、语音和图像分类技术的融合等几种发展趋势,以及存在着分词问题、目前还没有发现"最佳"的特征选择等研究的不足之处。 相似文献
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Web自动文本分类技术研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
Web自动文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.本文首先分析了国内外Web自动文本分类方法的研究现状,接着对新近出现的多分类器融合的方法、基于群的分类方法、基于RBF网络的文本分类模型、基于模糊-粗糙集的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K-近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web自动文本分类过程中的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法等进行了分析;最后总结了当前Web自动文本分类技术存在的问题及其发展趋势. 相似文献
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本文开展了基于混合深度信念网络的多类文本表示与分类方法的研究,以解决传统的Bag-of-Words（BOW）表示方法忽略文本语义信息、特征提取存在高维度高稀疏的问题。文章基于文本关键字,针对多类的分类任务（如新闻文本和生物医学文本）,以关键字的词向量表示作为文本输入,同时结合深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和深度玻尔兹曼机网络（Deep Boltzmann Machine, DBM）,设计了一种混合深度信念网络（Hybrid Deep Belief Network,HDBN）模型。文本分类和文本检索的实验结果表明,基于词向量嵌入的深度学习模型在性能上优于传统方法。此外,通过二维空间可视化实验,由HDBN模型提取的高层文本表示具有高内聚低耦合的特点。 相似文献
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为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响,提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧,构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系,再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题,进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明,本文所提出的中文文本分类算法是可行的,且具有较好的分类效果。 相似文献
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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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[目的/意义] 基于专利数据开展技术融合研究是技术融合研究的主要方式和热点方向,面向为技术融合后续研究工作开展提供参考和启发的目标,对国内外基于专利数据的技术融合研究现状进行较为全面的综述。[方法/过程] 将已有研究按研究内容划分为技术融合测度及预测方法研究、特定领域/多领域间/全领域的技术融合态势测度及趋势预测、技术融合的测度指标研究、影响技术融合的特征因素研究、基于技术融合视角进行技术机会发现以及技术融合与创新的关系研究六类,并对各类别取得的研究成果进行评述。[结果/结论] 基于专利数据开展技术融合研究已经取得一定的成果,但是仍旧存在测度依据不合理、预测方法缺乏验证、全领域研究关注度低的问题,这些问题可通过引入语义关系优化技术融合网络、采用图神经网络技术改进技术融合预测方法、完善全领域技术融合测度和预测方法来解决。 相似文献
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基于潜在语义分析和改进的HS-SVM的文本分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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[目的/意义] 从专利分类修订角度研究技术演化,为技术演化研究提供新思路。[方法/过程] 首先根据IPC分类表H部2009-2018年的修订情况,总结出新增分类、删除分类、类内转移分类、类间转移分类4种修订类型。其次针对分类修订后产生的过档文献提出基于Word2vec+TextCNN模型的过档文献再分类方法,使新旧版分类表通过再分类专利产生衔接。最后结合H部2009年-2018年被修订分类及再分类专利进行技术演化初步探索。[结果/结论] 专利再分类模型可有效解决过档文献问题,为专利再分类工作提供参考,同时可衔接新旧版专利分类表;结合IPC分类修订及再分类专利可分析分类修订中的主要技术演化方向,为技术演化研究提供新视角。 相似文献
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文章明晰技术功效间的多种语义联系,设计技术实现路径的自动化构建方法,实现其即时更新和可视化。结合专利数据特点,基于规则从专利标题中抽取技术词,利用BiLSTM-CRF深度学习模型从专利摘要中抽取专利功效短语,并设计规则从功效短语中自动识别出功效词以及表示技术功效间语义联系的关系词,构建“技术词-关系词-功效词”结构的技术功效语义关联,通过计算实体间语义相似度实现技术词对齐和功效词对齐,优化技术功效关联,依此构建技术实现路径,并以知识网络的形式对其进行可视化。在5G技术领域的实证结果表明,该方法能有效揭示技术功效间的多种语义联系和自动构建技术实现路径,并实现路径的即时更新和清晰展示。 相似文献
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马芳 《现代图书情报技术》2011,(12):58-63
为减少人工分类的不确定性和分类错误,将文本分类技术引入专利自动分类系统,采用径向基函数神经网络(RBFNN)算法完成专利文本的训练和分类,并进行相关测试分析。实验结果表明,采用RBFNN分类器在专利文本自动分类中具有较理想的性能,测试平均F1值在70%以上。 相似文献
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专利情报监测和获取对专利情报分析非常重要.本文通过调研当前市场上一些专利情报系统,针对这些系统存在的缺点和不足,提出一个能够从网络上实时动态进行专利监测和获取的专利情报系统.系统采用自然语言的问句查询方式,实现不同语言形式和不同语言格式的检索,并通过在线翻译技术和本体WordNet等技术进行扩展查询,实现了一定的语义搜索功能,能对专利情报进行基于语义分析的监测和获取.文章首先介绍了自然语言查询的实现方法;然后,对专利搜索引擎的功能实现作了详细的说明;最后,通过实验对系统实现的效果进行了详细测试和分析,并验证了该系统设计方法的可靠性和可行性. 相似文献
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[目的/意义]社交网络快速发展的时代,越来越需要自动摘要技术来解决产品评论信息过载。针对现有图模型方法在评论摘要抽取中存在信息不充分、准确性差的问题,提出一种融合主题聚类和语义图模型的多文本摘要方法。[方法/过程]首先运用FCM(Fuzzy C-means)聚类算法对评论文本进行主题划分;然后利用Word2vec模型获取分类评论句子的向量化表达,并根据句子间的语义相似度进行图模型构建;最后利用加权图排序算法,自动抽取出重要性高的句子形成文本摘要。[结果/结论]实验结果显示,该方法能有效识别出产品评论的关键内容,与传统方法相比,融合主题聚类和语义图模型的方法在信息覆盖率和信息多样性指标方面得到了更高的分数,提高了摘要抽取的质量和效率。 相似文献
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基于最大公共子图的文本相似度算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
用图结构表示文本,能更好地反映文本内部的结构特征,体现文本内的语义关系及词语在上下文中的语序关系,在此基础上,本文提出了一种基于最大公共子图的文本相似度计算方法,应用最大公共子图提取文本的公共部分,并利用最大公共子图的性质度量文本间的相似程度.最后针对分类试验结果中存在的问题,提出图模型修正方法以改进文本的表示效果,并对修正前后不同β取值下的F-Score值进行比较.修正后的试验结果表明,基于最大公共子图的文本相似度算法有着较好的分类性能. 相似文献