版權(quán)說明: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),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、學(xué)校代碼:10200分類號(hào):TP39研究生學(xué)號(hào):密級(jí):⑦東牡埽茁大雪碩士學(xué)位論文200821859無基于本體的食品投訴文檔文本聚類研究ResearchofTextClusteringonFoodComplaintDocumentsBasedonOntology作者:關(guān)煜指導(dǎo)教師:學(xué)科專業(yè):研究方向:學(xué)位類型:楊喜權(quán)副教授計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘與語義網(wǎng)學(xué)歷碩士東北師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)2011年5月摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,信息在傳播途徑
2、上發(fā)生了翻天覆地的變化,人們可以輕易的從網(wǎng)絡(luò)上下載海量數(shù)據(jù),文本聚類作為一種有效的文本組織手段,可以幫助人們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)路上熱點(diǎn)的問題,自動(dòng)編輯多文檔文摘,文本聚類受到了越來越多學(xué)者的關(guān)注。文本聚類核心技術(shù)在于文本的表示方法,傳統(tǒng)的解決辦法是基于向量空間模型的表示方式。這種統(tǒng)計(jì)學(xué)上的表示方式不能很好表達(dá)文本的語義和語用信息,因此存在一定的弊端,如不能解決一詞多義,同義詞等問題,這也制約著文本聚類的質(zhì)量。為了解決這些問題,我們引入了本體論技術(shù)。
3、本體論用來描述事物的本質(zhì),是人工智能領(lǐng)域新興的知識(shí)表示技術(shù)。本體將人們公認(rèn)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),按照一定的建模元語表達(dá)出來,它可以描述概念及描述概念間的相互關(guān)系。本體可以被看成一種交流手段讓機(jī)器理解人類的知識(shí)并將其積極的利用起來去解決實(shí)際問題。本文針對乳制品投訴文檔構(gòu)建乳制品本體,提出了一種基于本體的文本聚類算法,重點(diǎn)是解決對文本表示上的語義信息擴(kuò)充問題,通過概念匹配找到文本文檔中隱含的概念信息補(bǔ)充特征向量,進(jìn)而提高聚類效果。并在無監(jiān)督聚類基礎(chǔ)上
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,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)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 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. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對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自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于本體的食品投訴文檔文本分類研究.pdf
- 基于本體的食品投訴文本危害信息抽取研究
- 基于本體的食品投訴文本危害信息抽取研究.pdf
- 基于本體的文本聚類的應(yīng)用研究.pdf
- 基于本體的中文文本聚類技術(shù)研究.pdf
- 文本文檔聚類技術(shù)的研究.pdf
- 基于譜聚類的文本聚類算法研究.pdf
- 基于蟻群的文本文檔聚類技術(shù)研究.pdf
- 基于文本聚類和本體概念相似度的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)的研究.pdf
- 基于《知網(wǎng)》的文本聚類研究.pdf
- 基于NMF算法的文本聚類研究.pdf
- 基于RI方法的文本聚類研究.pdf
- 基于LDA模型的文本聚類研究.pdf
- 基于DBSCAN的文本聚類算法研究.pdf
- 基于混合文本集的文本聚類方法研究.pdf
- 基于知網(wǎng)的文本聚類研究
- 基于語義過濾的文本和文本流聚類研究.pdf
- 基于BTM的短文本聚類.pdf
- 基于SOM的文本聚類模型研究.pdf
- 基于Ontology的Web文本聚類研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論