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基于“中文新闻信息分类与代码”文本分类被引量：5: 1; 作者张志平《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期402-405,411,共5页; 基于中文新闻信息分类体系,探索了中文新闻信息分类与代码的自动分类方法。根据中文新闻信息分类与代码的特点以及初始主题词满足的规则获得分类的初始主题词。; 关键词文本分类中文新闻信息分类与代码新闻文本; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的网络新闻评论情感分类研究被引量：28: 2; 作者周杰林琛李弼程《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期1011-1014,共4页; 首先对网络新闻评论数据的特点进行归纳总结,选取不同的特征集、特征维度、权重计算方法和词性等因素进行分类测试,并对实验结果进行分析比较。对比结果表明:情感词和论据词语搭配效果优于仅使用情感词作为评论特征;另外该类数据中特征... 展开更多; 关键词网络新闻评论中文信息处理情感分类机器学习口语化评论; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要被引量：15: 3; 作者韩永峰许旭阳 +2 位作者李弼程朱武斌陈刚《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期58-66,共9页; 目前,有代表性的自动摘要方法是根据文本片段进行聚类,较传统方法避免了信息冗余,但网络新闻文本中有些文本片段和主题无关,影响了聚类的效果,导致最终生成的摘要不够简洁。为此,该文引入事件抽取技术,提出了一种基于事件抽取的网络新... 展开更多; 关键词事件抽取中文信息处理分类新闻文档聚类自动摘要; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多词表的自动标引技术研究——新华社新闻稿自动标引的实验被引量：18: 4; 作者查贵庭侯汉清《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第3期273-277,共5页; 避开汉语分词中的技术特点 ,转向基于多词表自动标引抽词研究是当前中文信息自动主题与分类标引可以采取的一种策略 ,也是最为可行的方法。本文以新华社新闻稿中的题名和导语为对象 ,详细介绍了基于多词表自动标引技术中的词表构建、自... 展开更多; 关键词新闻标引自动标引自动分类词表技术自然语言标引词表构建自动抽词中文信息处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于类别层次结构的多层文本分类样本扩展策略被引量：17: 5; 作者李保利《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期357-366,共10页; 针对大规模多层文本分类训练样本获取代价高、类别分布不均衡等问题,提出并比较几种基于类别层次结构的大规模多层文本分类样本扩展策略,即利用类别层次体系中蕴含的类别名称、描述以及类别间的层次结构关系,从内涵和外延两方面入手构... 展开更多; 关键词多层文本分类大规模中文新闻分类中文新闻信息分类类别层次体系; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于“中文新闻信息分类与代码”文本分类被引量：5: 1; 作者张志平; 机构北京语言大学应用语言研究所; 出处《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期402-405,411,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60663008) 国家语言资源监测与研究中心平面媒体语言分中心项目:基于"中文新闻信息分类和代码"的分类语料库建设方法研究资助; 文摘基于中文新闻信息分类体系,探索了中文新闻信息分类与代码的自动分类方法。根据中文新闻信息分类与代码的特点以及初始主题词满足的规则获得分类的初始主题词。; 关键词文本分类中文新闻信息分类与代码新闻文本; Keywords text classification Chinese-language news classification and code news texts; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的网络新闻评论情感分类研究被引量：28: 2; 作者周杰林琛李弼程; 机构信息工程大学信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期1011-1014,共4页; 基金国家863计划项目(2007AA01Z439); 文摘首先对网络新闻评论数据的特点进行归纳总结,选取不同的特征集、特征维度、权重计算方法和词性等因素进行分类测试,并对实验结果进行分析比较。对比结果表明:情感词和论据词语搭配效果优于仅使用情感词作为评论特征;另外该类数据中特征维度对分类准确率的影响减小,且TF-IDF权重计算方法仍优于布尔型权重;在词性选择上,名词和动词词性比形容词和副词取得更好的分类效果。; 关键词网络新闻评论中文信息处理情感分类机器学习口语化评论; Keywords netnews comments Chinese information processing sentiment analysis machine learning oral comments; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要被引量：15: 3; 作者韩永峰许旭阳李弼程朱武斌陈刚; 机构解放军信息工程大学信息工程学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期58-66,共9页; 基金国家社科重大基金项目(09&ZD014) 国家"863"计划资助项目(2007AA01Z439); 文摘目前,有代表性的自动摘要方法是根据文本片段进行聚类,较传统方法避免了信息冗余,但网络新闻文本中有些文本片段和主题无关,影响了聚类的效果,导致最终生成的摘要不够简洁。为此,该文引入事件抽取技术,提出了一种基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要方法。该方法首先通过二元分类器辨析出文本中的事件和非事件;然后通过聚类将文档原来以段落或句子为单位的物理划分转化为以事件为单位的内容逻辑划分,最后通过主旨事件抽取、排序及润色,生成摘要。实验结果表明,该方法是有效的,显著提高了生成摘要的质量。; 关键词事件抽取中文信息处理分类新闻文档聚类自动摘要; Keywords event extraction Chinese information processing classification news text clustering automatic summarization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多词表的自动标引技术研究——新华社新闻稿自动标引的实验被引量：18: 4; 作者查贵庭侯汉清; 机构南京农业大学信息管理系; 出处《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第3期273-277,共5页; 基金国家社科基金资助课题编号 :98BTQ0 0 7; 文摘避开汉语分词中的技术特点 ,转向基于多词表自动标引抽词研究是当前中文信息自动主题与分类标引可以采取的一种策略 ,也是最为可行的方法。本文以新华社新闻稿中的题名和导语为对象 ,详细介绍了基于多词表自动标引技术中的词表构建、自动抽词、主题标引和自动分类等技术。并成功设计了新闻信息自动标引的实验系统 ,取得了较好的效果。; 关键词新闻标引自动标引自动分类词表技术自然语言标引词表构建自动抽词中文信息处理; Keywords news database automatic indexing,automatic classifying,word-extracting,vocabulary construction.; 分类号 G254.3 [文化科学—图书馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于类别层次结构的多层文本分类样本扩展策略被引量：17: 5; 作者李保利; 机构河南工业大学计算机科学系; 出处《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期357-366,共10页; 基金河南省基础与前沿技术研究项目(112300410007) 河南工业大学高层次人才基金(2012BS027)资助; 文摘针对大规模多层文本分类训练样本获取代价高、类别分布不均衡等问题,提出并比较几种基于类别层次结构的大规模多层文本分类样本扩展策略,即利用类别层次体系中蕴含的类别名称、描述以及类别间的层次结构关系,从内涵和外延两方面入手构造或扩展类别训练样本。在首次大规模中文新闻信息多层分类评测数据集上,基于外延的局部样本扩展策略取得较好的性能。参测系统在第一级类别和第二级类别上宏平均F1分别为0.8413和0.7139,在10个参赛系统中位列第二。; 关键词多层文本分类大规模中文新闻分类中文新闻信息分类类别层次体系; Keywords hierarchical text classification large scale Chinese news categorization classification of news in Chinese class hierarchy; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于“中文新闻信息分类与代码”文本分类	张志平	《太原理工大学学报》 CAS 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于机器学习的网络新闻评论情感分类研究	周杰林琛李弼程	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2010	28	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要	韩永峰许旭阳李弼程朱武斌陈刚	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2012	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多词表的自动标引技术研究——新华社新闻稿自动标引的实验	查贵庭侯汉清	《情报学报》 CSSCI 北大核心	2002	18	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于类别层次结构的多层文本分类样本扩展策略	李保利	《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	17	在线阅读下载PDF 职称材料