节点文献

基于短文本的独立语义特征抽取算法

Independent semantic feature extraction algorithm based on short text

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 胡佳妮郭军邓伟洪徐蔚然

【Author】 HU Jia-ni,GUO Jun,DENG Wei-hong,XU Wei-ran(School of Information Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)

【机构】 北京邮电大学信息工程学院北京邮电大学信息工程学院 北京100876北京100876

【摘要】 提出了一种基于短文本的独立语义特征抽取算法,旨在降低文本向量的稀疏性并提其高语义表示能力。该算法首先采用潜在语义分析降低文本的维数并去除噪声,然后运用独立成份分析方法在潜在语义特征中提取出最能表达语义且相互统计独立的特征。实验表明此算法优于潜在语义索引算法。

【Abstract】 An independent semantic feature extraction algorithm was proposed,aiming at reducing the sparseness of short text and enhancing its capability of semantic expression.The algorithm first makes use of latent semantic indexing to re-duce the dimension and wipe off noise,and then it introduces independent component analysis to extract statistic inde-pendent and semantic features.Experimental results prove the feasibility of the algorithm and demonstrate it is superior to latent semantic indexing.

【关键词】 特征语义独立成份
【Key words】 featuresemanticindependent component
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60475007,60675001)~~
  • 【文献出处】 通信学报 ,Journal on Communications , 编辑部邮箱 ,2007年12期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】24
  • 【下载频次】548
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络