文件名称：论文研究-Bagging算法在中文文本分类中的应用.pdf
文件大小：641KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 14:47:40
论文研究
获取概念的属性信息有助于构建概念间的关系，进而改进基于概念的信息检索等应用的性能。研究了如何从机器可读词典中获取释义项的属性信息并实现了一个相应的系统DAE（Dictionary Attribute Extractor）。系统基于bootstrapping思想，进行模板-元组迭代抽取。在模板的获取中，引入了基于生物信息学多序列比对的方法；模板泛化时，引入词汇语义相似度计算和同义词扩展，提高模板覆盖率。实验中，系统抽取了“功能”、“颜色”和“组成”三种属性，取得了较好的效果。