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基于贝叶斯分类的中文物种描述文本的语义标注研究
被引量：
3
1
作者
段宇锋
黑珍珍
+1 位作者
鞠菲
崔红
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2012年第8期805-812,共8页
本研究从《中国植物志》中随机采集1000个文档作为数据集，采用基于先导词的朴素贝叶斯算法实现中文物种描述文本的自动语义标注。通过实验性研究，实验数据表明，先导词能够有效提升朴素贝叶斯的标注效率。采用先导词后，F平均值提高0...
本研究从《中国植物志》中随机采集1000个文档作为数据集，采用基于先导词的朴素贝叶斯算法实现中文物种描述文本的自动语义标注。通过实验性研究，实验数据表明，先导词能够有效提升朴素贝叶斯的标注效率。采用先导词后，F平均值提高0．048～0．107，尤以Fr为2时效果最好，整体标注性能F平均值高达0．902。各元素的标注性能也较为理想。Fr分别取1、2、3时，大部分元素的F值为0．730～0．964。
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关键词
朴素贝叶斯
先导词
物种描述文本
语义标注
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题名
基于贝叶斯分类的中文物种描述文本的语义标注研究
被引量：
3
1
作者
段宇锋
黑珍珍
鞠菲
崔红
机构
华东师范大学商学院信息学系
美国亚利桑那大学图书馆学与信息资源学院
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2012年第8期805-812,共8页
基金
本文为教育部人文社会科学青年项目“基于深度语义标注的网络中文学术信息抽取研究”（10YJC870004）的阶段性成果.
文摘
本研究从《中国植物志》中随机采集1000个文档作为数据集，采用基于先导词的朴素贝叶斯算法实现中文物种描述文本的自动语义标注。通过实验性研究，实验数据表明，先导词能够有效提升朴素贝叶斯的标注效率。采用先导词后，F平均值提高0．048～0．107，尤以Fr为2时效果最好，整体标注性能F平均值高达0．902。各元素的标注性能也较为理想。Fr分别取1、2、3时，大部分元素的F值为0．730～0．964。
关键词
朴素贝叶斯
先导词
物种描述文本
语义标注
Keywords
Naive Bayes, leading words, species description text, semantic annotation
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯分类的中文物种描述文本的语义标注研究
段宇锋
黑珍珍
鞠菲
崔红
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2012
3
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