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一种中小学汉语作文表现手法分类方法
被引量：
1
1
作者
马晓丽
刘杰
+2 位作者
周建设
骆力明
史金生
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第10期49-54,共6页
为提升中小学汉语作文中存在的表现手法分类性能,选取引入方差的TF×IWF×IWF算法对其进行特征选择。其优势在于引入方差可以表征特征词汇在各类别之间的分布均匀程度,从而进一步确定特征词的重要性。鉴于使用引入方差的TF×...
为提升中小学汉语作文中存在的表现手法分类性能,选取引入方差的TF×IWF×IWF算法对其进行特征选择。其优势在于引入方差可以表征特征词汇在各类别之间的分布均匀程度,从而进一步确定特征词的重要性。鉴于使用引入方差的TF×IWF×IWF算法形成的文本特征向量太稀疏,因此采用Word2vec模型对词汇进行特征扩展。由于单独使用Word2vec模型难以体现文本中词汇的重要程度,继而使用上述权重计算算法对词向量进行加权。提出合并以上两种方法来表征表现手法文本特征,并利用SVM分类器对表现手法文本进行分类。实验结果表明,两种方法的结合使分类精确率平均提高3%。
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关键词
表现手法分类
tf
×
iwf
×
iwf
方差
Word2vec
加权
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职称材料
题名
一种中小学汉语作文表现手法分类方法
被引量：
1
1
作者
马晓丽
刘杰
周建设
骆力明
史金生
机构
首都师范大学信息工程学院
首都师范大学北京成像技术高精尖中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第10期49-54,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61371194
61672361)
+1 种基金
北京市自然科学基金项目(4152012)
北京成像技术高精尖创新中心项目支持(BAICIT-2016004)
文摘
为提升中小学汉语作文中存在的表现手法分类性能,选取引入方差的TF×IWF×IWF算法对其进行特征选择。其优势在于引入方差可以表征特征词汇在各类别之间的分布均匀程度,从而进一步确定特征词的重要性。鉴于使用引入方差的TF×IWF×IWF算法形成的文本特征向量太稀疏,因此采用Word2vec模型对词汇进行特征扩展。由于单独使用Word2vec模型难以体现文本中词汇的重要程度,继而使用上述权重计算算法对词向量进行加权。提出合并以上两种方法来表征表现手法文本特征,并利用SVM分类器对表现手法文本进行分类。实验结果表明,两种方法的结合使分类精确率平均提高3%。
关键词
表现手法分类
tf
×
iwf
×
iwf
方差
Word2vec
加权
Keywords
Expression
techniques
categorization
tf
×
iwf
×1
wf
variance
Word2vec
Weight
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
一种中小学汉语作文表现手法分类方法
马晓丽
刘杰
周建设
骆力明
史金生
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
1
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