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当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。 相似文献
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本文基于术语共现理论,利用形式概念分析中概念格的自动生成来推理作为属性的领域专业术语的层次结构并进行可视化展示,进而提出了一整套用于实现领域本体概念层次关系构建的解决方案,具体包括文档/词汇与术语语义关联的识别、领域形式化背景的建立、基于形式概念分析的主题概念的生成、基于主题概念格的术语层次关系抽取、术语层次体系的OWL描述和图形展示等.笔者以“白血病”领域为例,详细论证了无知识库支持环境下中文文本到医学学科术语层次结构的衍化过程,并对以文档术语矩阵(DTM)和词汇术语矩阵(WTM)为形式化背景生成的术语层次体系进行了比较分析. 相似文献
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随着关联数据应用的不断深入,已有众多的数据集发布在网上,但目前已发布的关联数据集之间关联很少,为数据的共享使用带来不便。本研究提出一种基于统计学习方法进行关联数据集间实体识别及链接构建的方法。首先进行数据集间的实体匹配,采用基于K中心点聚类算法实现属性的聚合及关系发现,对具有高相关度的属性进行匹配关系描述,降低实体匹配时的属性匹配计算次数;其次对已匹配的属性进行实体属性值的相似度比较计算,实现实体间相似度的比较,在SILK框架下实现实体的链接构建工作,以达到实体链接发现的目的;最后通过实验验证,这一方法能降低数据集间实体匹配计算次数,提高实体链接的正确率,具有可行性及实用性。图12。表4。参考文献19。 相似文献
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［目的/意义］针对共词分析存在的普遍问题,提出一种基于细粒度语义分析的共词网络构建与分析方法。［方法/过程］借助SemRep实现源文本主题概念及其语义关系的规范化抽取并由此构建语义共词网络,然后以节点的中心度和边的频次为指标对内容特征词进行抽取,利用UMLS语义网络规定的语义搭配模式,通过概念-语义类型-语义类型组的两级映射,对语义述谓项进行类团划分。［结果/结论］通过与常规共词分析方法比较,发现基于细粒度语义关系的共词分析能有效地揭示文本主题内容,利用UMLS语义网络资源能从语义学角度清晰准确地对语义共词网络进行类团划分。 相似文献
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[目的/意义] 为提高引文网络的社团划分的准确性,提出一种基于加权的引文网络的社团划分方法。[方法/过程] 以Louvain社团划分方法为算法基础,将科学论文用向量空间模型表示,利用改进的余弦相似度方法计算相邻论文之间的相似度,并将其作为权重,综合考虑论文内容属性与结构属性,提出一种基于样本加权的引文网络社团划分方法。[结果/结论] 该算法将引文网络中论文的文本内容属性与拓扑结构属性结合起来,通过对Scientometrics期刊发表的论文以及主题为CRISPR的论文进行社团划分研究实验,结果表明该方法能改善引文网络社团的划分效果。 相似文献
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针对文本信息内容结构参差不齐的问题,提出一种评价文本内容结构分析方法,该方法将文本中的句子作为节点,句子之间的共同名词作为边,构建文本复杂网络,并选取复杂网络的拓扑性质对文本结构特征进行分析。基于一个新闻文本案例构建复杂网络,并计算度、强度、最短路径、加权聚类系数等衡量指标,这些指标能很好地评价文本内容结构的好坏,也为理解和提取文本的中心思想、生成摘要、文本检索过滤提供重要参考依据。 相似文献
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本文提出一种面向聚类主题的文本特征表示方法,即以聚类的主题概念来刻画文本的特征向量,将文本描述提升至语义层次.首先,通过聚类,形成一组以向量形式表达的隐含主题概念,再将基于词条空间的文本特征向量投影至这组主题概念,以隐含的主题概念来描述文本.实验分析表明,建立在概念空间之上的文本向量实质上是文本矢量与主题概念的关联度,能够突出表现文本内容的主题特征,更好地反映文本的语义内容,从而有效提高模型在文本检索与分类等领域的应用性能.而基于聚类形成的概念空间的维数由于可主观调整,又能有效地约减概念空间的维数,提高模型的应用实效. 相似文献
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[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统的词特征抽取方法在聚类结果上具有更好的话题簇识别能力和簇描述能力。 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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针对文本聚类分析结果表达中缺乏语义关系的缺陷,本文利用人们在可视化形式下对模型和结构的理解和获取能力,提出了一种新的可视化表达方法。通过改进的Force-directed模型对聚类分析结果进行文本布局,表现文本间的语义相似关系;使用等值线生成算法构建层次性主题图,聚集和提炼文本主题;最终实现文本聚类分析结果的语义直观表达。实验结果表明,这种可视化方法不仅能够有效地表达聚类结果,体现类间、文本间的语义相关程度,而且还有助于发现隐含的信息,并通过类别之间的关联实现有效的信息导航。 相似文献
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基于文本挖掘机制的区域经济关系分析 总被引：1，自引：0，他引：1
已有的经济关系研究大都采用实证的或单纯的计量学的方法来实现的.本文则针对非结构化的文本特点,采用信息抽取和文本挖掘方法挖掘用户感兴趣的区域经济关系是具有十分重大应用价值的研究课题.本文在探讨了基于实体关系的文本挖掘机制的基础上,对31个省、市、自治区的区域经济关系进行了分析.运用文本挖掘技术对经济关系的挖掘包括两种方式:一是基于属性的经济关系挖掘,利用信息抽取获取各个实体属性,采用聚类方法分析经济实体关系;二是基于相互引用的经济关系挖掘,首先构造经济实体关系分类词典,提出了实体关系标注算法,利用信息抽取获得实体之间的引用情况,然后构造关系有向图,从中挖掘区域经济之间的关系.研究表明,运用文本挖掘技术,既可以对各个区域经济发展状况进行分析和评价,也可以发现特定区域经济之间的内在关系. 相似文献
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The need to cluster small text corpora composed of a few hundreds of short texts rises in various applications; e.g., clustering top-retrieved documents based on their snippets. This clustering task is challenging due to the vocabulary mismatch between short texts and the insufficient corpus-based statistics (e.g., term co-occurrence statistics) due to the corpus size. We address this clustering challenge using a framework that utilizes a set of external knowledge resources that provide information about term relations. Specifically, we use information induced from the resources to estimate similarity between terms and produce term clusters. We also utilize the resources to expand the vocabulary used in the given corpus and thus enhance term clustering. We then project the texts in the corpus onto the term clusters to cluster the texts. We evaluate various instantiations of the proposed framework by varying the term clustering method used, the approach of projecting the texts onto the term clusters, and the way of applying external knowledge resources. Extensive empirical evaluation demonstrates the merits of our approach with respect to applying clustering algorithms directly on the text corpus, and using state-of-the-art co-clustering and topic modeling methods. 相似文献
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文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法 总被引：1，自引：1，他引：0
在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。 相似文献
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��[Purpose/significance] There are many knowledge units in the network community, among which there are intricate relationships. It is necessary to carry out multiple knowledge relations mining uniformly and succinctly on the premise of retaining all the relations of knowledge units.[Method/process] This paper puts forward the solution of multi-knowledge relations mining in network community. Firstly, 3 typical knowledge units (users, texts and words) in the network community and their multiple relations in the knowledge communication were extracted into a supernetwork. Secondly, the network representation learning algorithm was used to uniformly represent the nodes in the supernetwork as low-dimensional dense vectors. Finally, multiple knowledge relations calculation was carried out based on nodal vector.[Result/conclusion] The effectiveness of the scheme was verified by taking cardiovascular BBS in dingxiang garden as an example. This scheme not only retains all the information of the knowledge unit, but also carries out the mining of the knowledge relation under the unified low-dimensional characteristics, and finally the knowledge relation meets the requirements of the diversity of the knowledge organization scene in the network community. 相似文献
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基于主题模型的科技报告文档聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]探索实践以科技报告为文献载体形式的融合主题模型的文本聚类方法,拓展基于科技文献进行技术监测服务的新领域,提出基于科技报告进行语义分析的新方法。[方法/过程]以国家科技报告服务系统中的科技报告为数据源,首先基于LDA主题模型对经过文本预处理的科技报告进行主题挖掘,再基于Ward与K-means相结合的聚类算法对包含主题分布信息的文本向量进行聚类分析,尝试提出一种适合科技报告文档聚类的文本挖掘新方法。[结果/结论]实验结果表明,LDA主题模型能有效准确挖掘科技报告中的主题信息,所提出的Ward与K-means相结合的聚类算法对科技报告的聚类效果也优于其它传统聚类算法。 相似文献
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“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1