2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩113頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、在當(dāng)今全球信息一體化的時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)資源的不斷增長(zhǎng)提供給人們的電子文本信息越來(lái)越多。人們能從這些文本信息中獲取大量的知識(shí)或技能,但又面臨著信息太多而時(shí)間不夠的問(wèn)題。雖然目前有很多搜索網(wǎng)站,人們可以通過(guò)搜索關(guān)鍵詞的方式來(lái)查找相關(guān)信息,但搜索出來(lái)的信息量依然太多,往往只有人們閱讀完文本后才發(fā)現(xiàn)不是所需要的信息。因此,如何能有效地對(duì)文本進(jìn)行主題分析成為迫切需要解決的問(wèn)題。
  本文針對(duì)文本主題分析技術(shù)中的主題分割和主題識(shí)別展開了研究,主要包

2、括以下幾部分工作:
  首先,分析了當(dāng)前文本主題分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀、相關(guān)的概念與現(xiàn)有的技術(shù),并分析了自然語(yǔ)言處理中常用的評(píng)價(jià)方法如何在文本主題分析中得到使用。
  其次,本文提出了基于SVO的段落相似度計(jì)算方法,并將該方法應(yīng)用到文本主題分割中。接著,提出了基于關(guān)鍵句的文本主題識(shí)別方法。該方法是基于文本主題分割后的結(jié)果,對(duì)每個(gè)相對(duì)獨(dú)立的主題文本塊進(jìn)行主題識(shí)別,找出適合做文本塊主題的關(guān)鍵句,并將其進(jìn)行處理使得關(guān)鍵句語(yǔ)義完整。將這

3、種主題分割和主題識(shí)別的方法統(tǒng)稱為基于統(tǒng)計(jì)的文本主題分析技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該技術(shù)在文本主題分割中比傳統(tǒng)的建立段落向量空間模型計(jì)算連續(xù)段落相似度的方法更有效,在主題識(shí)別上找出的關(guān)鍵句在一定程度上優(yōu)于MicrosoftWord尋找的關(guān)鍵句。
  另外,針對(duì)上面先進(jìn)行主題分割后進(jìn)行主題識(shí)別的方法導(dǎo)致主題漏識(shí)的情況,提出了統(tǒng)計(jì)與知識(shí)相結(jié)合的文本主題分析技術(shù)。該技術(shù)中使用了同義知識(shí)和主題知識(shí),先進(jìn)行主題識(shí)別再進(jìn)行主題分割,將主題分割后的文本塊

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論