A text feature selection method based on semantic analysis, initialization text corpus of text segmentation and stop words and text words set according the semantic relevance appeared aggregate phenomenon, constructing semantic network model based on vocabulary, vocabulary in lexical semantic network model of the importance of vocabulary in the text of the status and contribution, set an appropriate important threshold, feature vector extraction of text vocabulary. The present invention relates frequency inverse document frequency method is more accurate, overcoming the shortcomings of the information gain method is only suitable for text feature extraction of a category, it has better application value, can accurately calculate the contribution of different vocabulary for text thought, at the same time provide a good theoretical basis for subsequent text clustering.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语义网络
,具体涉及一种基于语义分析的文本特征提取方法。
技术介绍
目前常用的文本特征提取方法,包括词频-反文档频率方法—TF-IDF、信息增益方法、互信息等方法;TF-IDF的简单结构并不能有效地反映词汇或短语的重要程度和特征值的分布情况,所以TF-IDF的精度并不是很高。信息增益方法只适合用来提取一个类别的文本特征,而无法用于提取多个类别的文本特征。互信息方法考虑了类别出现概率与集合出现概率之比,那么会造成一个缺陷,那就是类别集合中文本的数量差异会很大程度上影响文本特征提取的准确性。文本特征指的是最能代表文本主旨的词汇集合,文本特征不仅可以很好的概括文本主要内容和主旨,而且可以降低文本处理的复杂程度。然而目前常用的文本特征提取方法没有考虑特征词汇的语义地位和其对文本主旨表达所做的贡献。为了满足上述需求,本专利技术提供了一种基于语义分析的文本特征提取方法。
技术实现思路
针对于常用的文本特征提取方法没有考虑特征词汇的语义地位和其对文本主旨表达所做贡献的不足,本专利技术提供了一种基于语义分析的文本特征提取方法。为了解决上述问题,本专利技术是通过以下技术方案实现的:步骤1:初始化文本语料库模块,对文本W的进行预处理。步骤2:得到的文本词汇集合依据其语义相关度R(c1,c2)会出现聚合现象,构建词汇语义网络模型图。步骤3:根据图中词汇在整个语义网络图中的重要度weight(ci),即可得词汇在整个文本中的地位和贡献度。步骤4:根据重要度满足的条件提取文本中的特征词汇,即为代表文本主旨的特征词汇向量。本专利技术有益效果是:1、此方法比传统的词频 ...
【技术保护点】
一种基于语义分析的文本特征提取方法,本专利技术涉及语义网络技术领域,具体涉及一种基于语义分析的文本特征提取方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1:初始化文本语料库模块,对文本W的进行预处理,其具体处理过程如下:综合分词和删除停用词技术,中文文本预处理过程流程图如图2这里分词方法利用一种基于信息论中文自动分词算法,其具体分词和去停用词步骤如下:步骤1.1:利用停用表对文本进行去停用词处理步骤1.2:根据《分词词典》找到待分词句子中与词典中匹配的词,其具体描述如下:把待分词的汉字串完整的扫描一遍,在系统的词典里进行查找匹配,遇到字典里有的词就标识出来;如果词典中不存在相关匹配,就简单地分割出单字作为词;直到汉字串为空步骤1.3:依据概率统计学,将待分词句子拆分为网状结构,即得n个可能组合的句子结构,把此结构每条顺序节点依次规定为,其结构图如图3所示步骤1.4:基于信息论方法,给上述网状结构每条边赋予一定的权值,其具体计算过程如下:根据《分词词典》匹配出的字典词与未匹配的单个词,第i条路径包含词的个数为,即n条路径词的个数集合为得在上述留下的剩下的(n‑m)路径中,求解每条相邻路径的权重大小在 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义分析的文本特征提取方法,本发明涉及语义网络技术领域,具体涉及一种基于语义分析的文本特征提取方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1:初始化文本语料库模块,对文本W的进行预处理,其具体处理过程如下:综合分词和删除停用词技术,中文文本预处理过程流程图如图2这里分词方法利用一种基于信息论中文自动分词算法,其具体分词和去停用词步骤如下:步骤1.1:利用停用表对文本进行去停用词处理步骤1.2:根据《分词词典》找到待分词句子中与词典中匹配的词,其具体描述如下:把待分词的汉字串完整的扫描一遍,在系统的词典里进行查找匹配,遇到字典里有的词就标识出来;如果词典中不存在相关匹配,就简单地分割出单字作为词;直到汉字串为空步骤1.3:依据概率统计学,将待分词句子拆分为网状结构,即得n个可能组合的句子结构,把此结构每条顺序节点依次规定为,其结构图如图3所示步骤1.4:基于信息论方法,给上述网状结构每条边赋予一定的权值,其具体计算过程如下:根据《分词词典》匹配出的字典词与未匹配的单个词,第i条路径包含词的个数为,即n条路径词的个数集合为得在上述留下的剩下的(n-m)路径中,求解每条相邻路径的权重大小在统计语料库中,计算每个词的信息量,再求解路径相邻词的共现信息量,既有下式:上式为文本语料库中词的信息量,为含词的文本信息量上式为在文本语料库中的概率,n为含词的文本语料库的个数上式为含词的文本数概率值,N为统计语料库中文本总数同理为在文本语料库中词的共现信息量,为相邻词共现的文本信息量同理上式为在文本语料库中词的共现概率,m为在文本库中词共现的文本数量为文本库中相邻词共现的文本数概率综上可得每条相邻路径的权值为步骤1.5:找到权值最大的一条路径,即为待分词句子的分词结果,其具体计算过程如下:有n条路径,每条路径长度不一样,假设路径长度集合为假设经过取路径中词的数量最少操作,排除了m条路径,m<n,即剩下(n-m)路径,设...
【专利技术属性】
技术研发人员:金平艳,
申请(专利权)人:四川用联信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。