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| 1 | 基于概念的文本类别特征提取与文本模糊匹配显示文摘文本信息特征提取和文本分类是当前智能信息服务系统基础研究的重点。该文给出一种新的类别特征提取与文本匹配方法。首先对术语特征权进行了综合计算,然后基于概念网络术语—概念映射关系,将特征权由术语空间转换到概念空间并做权值限幅处理。在此基础上,通过对概念进行类内和类间的统计分析,得到类别特征的均值与方差两个向量,通过模糊距离计算来对文本进行类别匹配。该文方法克服了传统IDF方法缺点,能有效地从概念上提取文本类特征,提高文本自动分类的准确性。 | 罗三定 陆文彦 王浩 贾维嘉 | 2002 | 计算机工程与应用2002，38，16： | 22 |
| 2 | 一种基于UCL的中文网页信息过滤方法显示文摘围绕如何在浩瀚的中文网页中找到用户感兴趣的内容,提出了基于UCL(Uniform Content Locator)的“二阶过滤法”.它将媒体空间中的信息用UCL语义格(Semantic Cases based on UCL,SCU)表示,通过语义向量空间模型(Semantic Vector Space Model,SVSM)对网页的语义矩阵进行分析计算,粗略筛选出用户感兴趣的网页;再借助精细语义逐句解读其内容,提取用户所关注的信息.根据用户的阅读行为动态了解用户的兴趣变化,建立用户兴趣的本体模型,并分析和定义了用户兴趣度的度量.实验验证了上述过滤方法的有效性,其测试结果同向量空间模型(Vector SpaceModel,VSM)进行了比较,性能明显优于VSM. | 邢玲 马建国 李幼平 刘志文 | 2006 | 电子学报2006，34，10： | 9 |
| 3 | 基于格式语义格的自动标引和词相似度计算显示文摘在传统矢量空间检索模式中 ,仅仅依赖孤立的关键词来进行文献的标引 ,而自然语言中充斥着大量的语义关联和多义、歧义问题 ,这样往往使得文本信息的表示和检索结果难以尽如人意。可见 ,尽可能丰富地捕捉存在于上下文中的语义关联 ,对于有效地标引和检索是相当重要的。本文提出了一种利用语义格进行文献的语义表述的方法 ,对标引词的语义格加权算法做了更为合理的解释和推导 。 | 丁芹 | 2004 | 情报理论与实践2004，27，4： | 4 |
| 4 | 基于特征概念自动提取系统的研究显示文摘文本分类与文本信息特征概念的提取是当前智能信息服务研究的重点.为自动获取新的特征概念,提出了一种基于特征概念的自动提取系统.该系统包括分词、综合文本词权处理、类别归属和特征概念提取等部分,能有效地从概念上提取文本类特征,提高文本自动分类的准确性. | 曾朝晖 邓曙光 陆文彦 | 2006 | 湖南城市学院学报(自然科学版)2006，15，1： | 0 |
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