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引入或然状态指数矩阵,对网络文本特征进行指数分离处理和挖掘优化导向性控制,提出一种引入或然状态指数矩阵优化控制的网络文本特征导向性挖掘新技术。对具有或然性的文本数据进行分离修补导向性挖掘聚类,在文本数据择取过程中,将不同文本分量元素进行初始化倾向性分类处理,由指数矩阵确定元素属性类别概率,从而确定多个导向性聚类中心,从而实现了对或然网络文本特征的准确挖掘。仿真实验表明,新的挖掘技术能有效提取到模凌两可的或然性弱聚类导向性分类特征,数据挖掘准确率达到99.97%,而传统方法是根本无法对这类文本特征进行有效挖掘,展示了算法的优越模糊数据处理价值。 相似文献
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[目的/意义]针对突发事件分类研究中模态单一或缺失、分类效果不理想等问题，本文提出结合文本和图片特征信息，以多模态融合的方式对突发事件进行分类。[方法/过程]本文提出一种基于多模态融合的突发事件分类模型(Emergency Classification Model with Hybrid Fusion, ECMHF),由BERT联动BiLSTM构成的文本特征抽取分类模型、VGG19为基础的图像特征抽取分类模型、融合文本描述特征和视觉语义特征的多模态融合层加上预测类别输出层组成的多模态分类模型3部分构成主体框架，最后将所有模型的决策层输出分配权重后再融合。[结果/结论]以收集的突发事件新闻数据为实验样本进行实证研究。结果表明，ECMHF模型在所有模型中性能最佳，F1值达到最高的99.072%,比次优模型高出0.51%。加入混合融合策略的ECMHF模型能够有效地识别出突发事件的类别。未来将在更为广泛和多元的突发事件多模态数据集中进行验证。 相似文献
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【目的/意义】文本情感分类是近年来情报学领域的研究热点之一。已有研究大多关注针对目标文本的单
一情感分类。本文旨在探索基于深度学习的电商评论信息多刻面情感分类方法。【方法/过程】提出一种基于Atten⁃
tion-BiGRU-CNN的多刻面情感分类模型,通过BiGRU和CNN获取上下文信息和局部特征,利用Attention机制
优化隐层权重,以深度挖掘文本内隐语义和有效刻画多刻面情感。【结果/结论】在中文电商评论信息语料上的实验
表明,相较于其他神经网络模型,本文方法可有效提高多刻面情感分类的准确度。【创新/局限】进一步丰富多刻面
情感分类的方法途径,为深度挖掘电商评论信息以及优化产品和营销策略提供参考。本文语料主要基于单一类别
电商评论信息,聚焦可归纳刻面的情感分类,进一步的研究可面向类别多元化、需通过深度学习提取刻面信息的更
大规模语料展开。 相似文献
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文本分类是处理和组织大量文本数据的关键技术之一。为了更加有效地实现文本分类,本文提出了一种基于图模型的文本特征提取方法。该方法利用类别信息在训练数据集上构造邻接带权图及其补图,使得属于同一个类别的样本点的投影尽可能近,不属于同一个类别的样本点的投影尽可能远。这种方法既能够获得文本空间的全局结构信息又可以保留局部结构信息。最后,采用K近邻分类器在20Newsgroups标准数据集上进行训练和测试,并且与基于潜在语义索引的文本分类方法做了比较,文本分类的性能得到很大提高。实验结果表明,本文所提出的方法能够有效地提高文本分类的性能。 相似文献
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通过对农业网页的HTML结构和特征研究,叙述基于文本内容的农业网页信息抽取和分类实验研究过程。实验中利用DOM结构对农业网页信息进行信息抽取和预处理,并根据文本的内容自动计算文本类别属性,得到特征词,通过总结样本文档的特征,对遇到的新文档进行自动分类。实验结果表明,本文信息提取的时间复杂度比较小、精确度高,提高了分类的正确率。 相似文献
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为解决社区问答系统中的问题短文本特征词少、描述信息弱的问题,本文利用维基百科进行特征扩展以辅助中文问题短文本分类。首先通过维基百科概念及链接等信息进行词语相关概念集合抽取,并综合利用链接结构和类别体系信息进行概念间相关度计算。然后以相关概念集合为基础进行特征扩展以补充文本特征语义信息。实验结果表明,本文提出的基于特征扩展的短文本分类算法能有效提高问题短文本分类效果。 相似文献
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常用的网页分类技术大多基于普通文本分类方法,没有充分考虑到网页分类的特殊性——网页本身的半结构化特征以及网页中存在大量干扰分类的噪音信息,同时多数网页分类的测试集和训练集来源于同一个样本集而忽视了测试集中可能包含无类别样本的可能。基于向量空间模型,将样本集看成由有类别样本和无类别样本两部分组成,同时选择了样本集来自于相同的网站,在去除网页噪音基础上结合文本相似度算法和最优截尾法,提出了一种基于不完整数据集的网页分类技术LUD（Learning by Unlabeled Data）来改善分类效果,提高分类精度。实验证明：LUD算法与传统的分类方法相比较而言,不但可以提高已有类别样本的分类精度,更主要的是提供了一种发现新类别样本的方法。 相似文献
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文本分类是中文信息处理的热点研究内容,而语义是文本类别归属的依据。提出一种基于语义引导的特征选择方法,在特征选择的同时,对典型类别区分词进行加权,提高该类词在分类中的作用;采用支持向量机技术进行试验,实验表明建立语义知识库的特征选择改善了文本的分类性能。 相似文献
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【目的/意义】引入人工智能领域中的深度学习方法来解决数字图书馆中传统文本分类的缺陷,这既是人工 智能领域研究的重点,也是图书馆领域关注的热点问题。【方法/过程】在对数字图书馆传统文本分类进行系统梳理 的基础上,提出基于深度学习的数字图书馆文本分类模型,利用词向量的方法对文本特征进行表示,采用深度学习 模型中的卷积神经网络提取文本信息的本质特征,并进行了实验验证。【结果/结论】实验测试表明,基于深度学习 的文本分类模型可以有效地提高数字图书馆文本分类的准确率和召回率,不仅可以提高数字图书馆内部业务的智 能化程度,还可以提高数字图书馆信息服务的效率和质量。 相似文献
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[目的/意义]随着互联网数字资源的剧增,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为数据挖掘领域研究的热点问题。文本大数据分类是这一领域的关键问题之一。随着深度学习的发展,使得基于深度学习的文本大数据分类成为可能。[方法/过程]针对近年来出现的图神经网络文本分类效率低的问题,提出改进的方法。利用文本、句子及关键词构建拓扑关系图和拓扑关系矩阵,利用马尔科夫链采样算法对每一层的节点进行采样,再利用多级降维方法实现特征降维,最后采用归纳式推理的方式实现文本分类。[结果/结论]为了测试该文所提方法的性能,利用常用的公用语料库和自行构建的NSTL科技期刊文献语料库对本文提出的方法进行实验,与当前常用的文本分类模型进行准确率和推理时间的比较。实验结果表明,所提出的方法可在保证文本及文献大数据分类准确率的前提下,有效提高分类的效率。 相似文献
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【目的/意义】随着社交媒体的发展,各类新闻数量激增,舆情监测处理越来越重要,高效精确的识别舆情新
闻可以帮助有关部门及时搜集跟踪突发事件信息并处理,减小舆论对社会的影响。本文提出一种融合 BERT、
TEXTCNN、BILSTM的新闻标题文本分类模型,充分考虑词嵌入信息、文本特征和上下文信息,以提高新闻标题类
别识别的准确率。【方法/过程】将使用BERT生成的新闻标题文本向量输入到TEXTCNN提取特征,将TEXTCNN
的结果输入到 BILSTM 捕获新闻标题上下文信息,利用 softmax判断分类结果。【结果/结论】研究表明,本文提出的
融合了基于语言模型的 BERT、基于词向量 TEXTCNN 和基于上下文机制 BILSTM 三种算法的分类模型在准确
率、精确率、召回率和F1值均达到了0.92以上,而且具有良好的泛化能力,优于传统的文本分类模型。【创新/局限】
本文使用BERT进行词嵌入,同时进行特征提取和捕获上下文语义,模型识别新闻类别表现良好,但模型参数较多
向量维度较大对训练设备要求较高,同时数据类别只有10类,未对类别更多或类别更细化的数据进行实验。 相似文献
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基于不同的分类算法针对特性迥异的语料数据进行分类,其分类效果往往不同。通过研究分类算法针对专门语料库与自建语料库分类效果各不相同的根本原因,提出一种提高分类性能的新途径。从不同语料库的自动分类对比入手,定义类别聚类密度、类别复杂度、类别清晰度三个指标对语料库信息进行度量,通过多因素方差分析考察三个指标与分类性能的关系,得出语料的各项指标对不同分类算法分类性能的影响关系,并提出一种基于类别清晰度的交叠类文本分类方法以验证指标的有效性。实验表明：该三个指标都在不同程度上影响着分类算法的分类性能。语料类别的聚类密度越高,复杂度越低,类别清晰度越高,其表现出的分类效果越好。 相似文献
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文本提出了一种基于语义的特征降维方法。通过依存关系抽取实现一次降维;通过计算类别和依存关系特征项的语义相似度,结合互信息方法进行特征选择实现二次降维。对中文文本分类的实验结果表明,提出的特征降维方法具有较好的分类效果。 相似文献
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[目的/意义]针对单纯使用统计自然语言处理技术对社交网络上产生的短文本数据进行意向分类时存在的特征稀疏、语义模糊和标记数据不足等问题，提出了一种融合心理语言学信息的Co-training意图分类方法。[方法/过程]首先，为丰富语义信息，在提取文本特征的同时融合带有情感倾向的心理语言学线索对特征维度进行扩展。其次，针对标记数据有限的问题，在模型训练阶段使用半监督集成法对两种机器学习分类方法（基于事件内容表达分类器与情感事件表达分类器）进行协同训练（Co-training）。最后，采用置信度乘积的投票制进行分类。[结论/结果]实验结果表明融入心理语言学信息的语料再经过协同训练的分类效果更优。 相似文献