融入實體特征的典籍自動分類研究

摘要:【目的】在傳統統計特征詞算法的基礎上,添加實體特征對10本古代典籍進行分類研究。【方法】基于支持向量機模型,分別采用傳統的TF-IDF、信息增益、卡方檢驗、互信息4種統計量計算特征詞,再加入命名實體這一特征,驗證分類器的分類效果。【結果】加入實體特征之后分類器的最高精度達98.7%。在傳統的信息增益、TF-IDF、互信息和卡方檢驗特征計算下的分類精度分別提高12.4%、12.4%、12.3%、22.8%。【局限】將實體特征遷移到其他文本有一定的局限性,需要重新標注識別實體。【結論】實體可以作為一類特征應用到文本分類模型中,具有實際的應用推廣價值。

關鍵詞:
  • 古代典籍  
  • 文本分類  
  • 實體  
  • 支持向量機  
作者:
秦賀然; 劉瀏; 李斌; 王東波
單位:
南京農業大學信息科學技術學院; 南京210095; 南京農業大學領域知識關聯研究中心; 南京210095; 南京師范大學文學院; 南京210097
刊名:
數據分析與知識發現

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數據分析與知識發現雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:10-1478/G2。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1980年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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