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基于HNC词的聚类
  • ISSN号:1671-6841
  • 期刊名称:郑州大学学报(理学版)
  • 时间:0
  • 页码:44-47
  • 语言:中文
  • 分类:G354[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目,编号60702056
  • 相关项目:基于粒子群优化和先验信息的约束学习算法研究
中文摘要:

针对文本分类和信息检索中的信息冗余和计算复杂等问题,在概念层次网络的基础上,提出了反义词、同义词、近义词的聚类算法.算法的基本思想是将词语的语义映射到HNC概念符号体系上,将所有的词语都变成一系列符号串,并在计算语义相似度和语义距离的基础上,在词语的HNC符号语料库上实现同义、近义、反义的聚类.

英文摘要:

To solve the problems of redundant information and computational complexity,an antonym,synonym,near-synonym clustering algorithm is proposed based on HNC.The basic idea of the algorithm is mapping semantic meaning of the words to the system of HNC concept symbols,and thus all the words become a series of symbols.And based on calculating the semantic similarity and semantic distance,the clustering of antonym,synonym and near-synonym is completed on HNC word symbol corpus.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:lixueban@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781272
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6841
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1338/N
  • 邮发代号:36-191
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:2791