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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (9): 66-73     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0314
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共通语义空间下的跨文献类型文本自动分类研究*
李湘东1,2(), 高凡1, 李悠海3
1武汉大学信息管理学院 武汉 430072
2武汉大学电子商务研究与发展中心 武汉 430072
3武汉外国语学校 武汉 430072
Categorizing Documents Automatically within Common Semantic Space
Li Xiangdong1,2(), Gao Fan1, Li Youhai3
1School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China
2Center for Electronic Commerce Research and Development, Wuhan University, Wuhan 430072, China
3Wuhan Foreign Languages School, Wuhan 430072, China
全文: PDF (525 KB)   HTML ( 3
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】解决不同文献类型文本之间因写作风格和用词习惯不同而产生的语义差异问题。【方法】选取同时出现在两个不同文献类型文本集合中的领域无关特征和只在其中某一个集合中出现的领域相关特征, 利用领域无关特征, 对分属两个集合的领域相关特征构建双向图并进行谱聚类, 关联表达类似语义的领域相关特征, 产生由聚类特征定义的共通语义空间。【结果】实验结果表明, 与传统的文本自动分类方法相比, 本文方法的分类性能提高了3.0%-6.9%。【局限】构建共通语义空间时, 需要大量与待分类文本属于同领域的语料。【结论】共通语义空间能够对不同文献类型的数字资源进行有效整合。

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李湘东
高凡
李悠海
关键词 共通语义空间文本自动分类谱聚类跨领域分类    
Abstract

[Objective] This paper aims to solve the semantic differences among documents due to file types and writing styles. [Methods] First, we chose domain-independent features appearing in two document sets and domain-dependent features appearing only in one set. Then, we used the domain-independent features to construct the bidirectional graph and the spectral clustering of the domain-dependent features. Finally, we correlated the domain-dependent features, and generated the common semantic space defined by clustering features. [Results] We found that the proposed model improved the classification results by 3.0% to 6.9% compared with the traditional methods. [Limitations] The proposed model requires large number of documents belonging to the same field to build the common semantic space. [Conclusions] The common semantic space could help us effectively organize the digital resources of different file types.

Key wordsCommon Semantic Space    Automatic Text Categorization    Spectral Clustering    Cross-domain Categorization
收稿日期: 2018-03-21      出版日期: 2018-10-25
ZTFLH:  分类号: TP391  
基金资助:*本文系国家社会科学基金项目“多种类型文本数字资源自动分类研究”(项目编号: 15BTQ066)的研究成果之一
引用本文:   
李湘东, 高凡, 李悠海. 共通语义空间下的跨文献类型文本自动分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 66-73.
Li Xiangdong,Gao Fan,Li Youhai. Categorizing Documents Automatically within Common Semantic Space. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(9): 66-73.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0314      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I9/66
  基于共通语义空间的跨文献类型文本自动分类研究框架
  双向特征图示例
领域相关特征
文献 研究 作用 条件 出处
科学 技术 因素 表明 意义
经济 科技 改革 结论 汇率
宏观调控 制造业 教练 房地产 进出口
  使用卡方统计挑选出的领域相关特征示例
类别 特征词
cluster0 高温, 年, 水位, 水, 参考, 降雨, 气温, 现场, 干旱, 浓度, 表, 研究, 雨水, 河水, 测定, 流域, 环境科学, 环保, 排污, 实验
cluster1 利率, 投资者, 证券, 监管, 上涨, 盈利, 债券, 股市, 季度, 存款, 公司, 股份, 上市, 房地产, 流动性, 人民币, 库存, 降息, 通胀, 迹象
cluster2 奥运, 报道, 选手, 男子, 俱乐部, 公司, 参赛, 教练, 夺得, 网球, 领先, 赛场, 运动员, 锦标赛, 队, 项目, 运动, 跳水, 争夺, 国家队
  谱聚类结果展示
  不同分类方法在各分类算法上的Macro_F1比较
  不同分类方法在各分类算法上的Micro_F1比较
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