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基于排序学习的文本概念标注方法研究
被引量：
2
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作者
涂新辉
何婷婷
+1 位作者
李芳
王建文
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期153-158,共6页
提出一种基于排序学习的方法 CRM(concept ranking model),来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注,建立训练集合,然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型,利用这个概念的排序模型对...
提出一种基于排序学习的方法 CRM(concept ranking model),来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注,建立训练集合,然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型,利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明,相对于传统的文档概念标注方法,此方法在各类指标上都有相当大的提高,标注结果更加接近人类的概念标注。
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关键词
概念标注
排序学习
维基百科
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题名
基于排序学习的文本概念标注方法研究
被引量：
2
1
作者
涂新辉
何婷婷
李芳
王建文
机构
华中师范大学计算机学院
国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中心
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期153-158,共6页
基金
国家自然科学基金(90920005
61003192)资助
文摘
提出一种基于排序学习的方法 CRM(concept ranking model),来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注,建立训练集合,然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型,利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明,相对于传统的文档概念标注方法,此方法在各类指标上都有相当大的提高,标注结果更加接近人类的概念标注。
关键词
概念标注
排序学习
维基百科
显示语义分析
Keywords
concept annotation
learning to ranking
Wikipedia
explicit semantic analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于排序学习的文本概念标注方法研究
涂新辉
何婷婷
李芳
王建文
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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