【摘 要】
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[目的]综合语义、句法和词频等多种文本信息特征,突破现有文本相似度计算的局限.[方法]构建融合共现距离和依存句法的文本复杂网络,运用信息熵确定网络动力学特征指标的权重.
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院 南京211106;南京大学计算机科学与技术系 南京210023;
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[目的]综合语义、句法和词频等多种文本信息特征,突破现有文本相似度计算的局限.[方法]构建融合共现距离和依存句法的文本复杂网络,运用信息熵确定网络动力学特征指标的权重.利用词嵌入、句法结构和倒排档信息避免词语结构和语义的缺失.[结果]对比实验结果表明,不同类别下本文算法分类效果的F1值较句法网络+TF-IDF方法最高提高12.1％,比共现网络+语义方法最高提高5.8％.本文算法的各类别分类效果的平均^值较二者分别提高5.8％和1.6％.[局限]特征提取中对各指标的选取有待改进,以更全面地区分节点间的重要性.[结论]与传统方法相比,本文算法减少了文本信息流失并实现文本降维,有效地提高了文本相似度计算的准确率.
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