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基于SMA信息抽取的事实主题的识别研究
  • 期刊名称:情报杂志, 27(1): 110-112, 2008
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] G647[文化科学—高等教育学;文化科学—教育学]
  • 作者机构:[1]西安交通大学管理学院,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目--高复杂性数据挖掘的理论、算法及其在管理学中的应用(项目批准号:70531030).
  • 相关项目:高复杂性数据挖掘的理论、算法及其在管理学中的应用
中文摘要:

在从SMA描述文本中抽取管理任务信息的基础上,为了实现对管理领域中事实主题的准确识别,本研究系统考察了从文本表示、特征降维到聚类分析的技术现状和方法特点,并通过提出类特征概化这一新的概念和实现方法,完成了对所研究问题的解决方案设计。实证分析结果与问卷结果和访谈结论所进行的综合分析和判断结果相比较,初步验证了本研究方法对于事实主题识别的有效性和可行性。

英文摘要:

On the basis of extracting information of managerial tasks from descriptive text of SMA, and for the sake of identifying the factual theme correctly in the domain of management, this paper studies in detail the state of the art and features of method about text expression, dimension deduction and clustering, and putt forward the conception and method of generalizability of congener characters, then realizes the design of solution. By comparing the empirical result with the result coming from questionnaire and visitation, the validity and feasibility of this paper are validated basically to identifying of factual theme.

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