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面向概括性小文本的文本分割算法
被引量：
1
1
作者
陈源
陈蓉
+3 位作者
胡俊锋
林霖
张靖波
于中华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第22期43-45,共3页
文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。...
文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法。以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法。
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关键词
文本
分割
概括性小文本
隐马尔可夫模型
边界识别
相似
性
度量
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职称材料
题名
面向概括性小文本的文本分割算法
被引量：
1
1
作者
陈源
陈蓉
胡俊锋
林霖
张靖波
于中华
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第22期43-45,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60473071)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020610007)
四川大学计算机学院青年基金资助项目
文摘
文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法。以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法。
关键词
文本
分割
概括性小文本
隐马尔可夫模型
边界识别
相似
性
度量
Keywords
text segmentation
small general-text
Hidden Markov Model（HMM）
boundary recognition
similarity metric
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向概括性小文本的文本分割算法
陈源
陈蓉
胡俊锋
林霖
张靖波
于中华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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参考文献
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