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语言认知与主题内容识别
  • ISSN号：1007-5321
  • 期刊名称：《北京邮电大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TN929.53[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876, 北京科技大学,信息工程学院,北京,100083 北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876 北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60496327;60575034)
作者： 郭燕慧, 王枞, 钟义信
关键词： 语言认知, 潜在语义分析, 主题模型, 主题识别, 全信息
中文摘要：

在对潜在语义分析和主题模型2种语言模型的基本原理和方法分析的基础上,给出了其在主题内容识别及文本数据挖掘方面的应用前景.进一步从全信息自然语言理解方法论出发,指出了语言计算研究可能的发展方向:一方面需要与认知科学相结合,借鉴认知科学的研究成果;另一方面要重视从语用的维度进行研究.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编：刘杰
  • 地址：北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编：100876
  • 邮箱：byxb@bupt.edu.cn
  • 电话：010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号：ISSN：1007-5321
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司（Ei）数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,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）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:7684