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计算机软件及计算机应用
基于多向量和实体模糊匹配的话题关联识别
本文在对新闻报道理论分析及实验验证的基础上,提出一种多向量表示模型,使其在尽量不丢失信息的情况下,对特征集合尽可能细的划分。还提出一种模糊匹配的方法用于计算命名实体子向量之间的关联度,它们和多个向量相似度一起用支持向量机进行整合,形成报道模型间的相似度。本文选用 TDT4中文语料作为测试语料,将该模型及模糊匹配技术用于话题关联识别。实验表明,多向量模型能够改进话题关联识别的性能,模糊匹配技术也在一定程度上弥补了精确匹配带来的性能损失。
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第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集
2007年
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