10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.049
基于词向量特征扩展的中文短文本分类研究
针对中文短文本词汇较少、噪声多、特征稀疏的特性,为了提高短文本分类精确度,提出一种基于维基百科词向量的特征扩展算法.利用维基百科语料集训练词向量,通过对文本关键词高相似度词集进行特征扩展,并将得到的文本用传统的分类器进行分类.实验结果表明,所提方法在短文本分类精确度上要优于其他的文本特征扩展算法.
短文本、维基百科、特征扩展、词向量、文本分类
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61672002;北京市长城学者项目CIT&TCD20170322
2018-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
269-274