【摘 要】
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互联网中出现的短文本内容短小,相互共享的词汇较少,因此在分类过程中容易出现大量的集外词,导致分类性能降低。鉴于此,提出了一种基于词矢量相似度的分类方法,首先利用无监
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11161140319,91120001,61271426);中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA06030100,XDA06030500);国家国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA012503);中科院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)
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互联网中出现的短文本内容短小,相互共享的词汇较少,因此在分类过程中容易出现大量的集外词,导致分类性能降低。鉴于此,提出了一种基于词矢量相似度的分类方法,首先利用无监督的方法对无标注数据进行训练得到词矢量,然后通过词矢量之间的相似度对测试集中出现的集外词进行扩展。通过与基线系统的对比表明,该方法的分类正确率均优于基线系统1%~2%,尤其是在训练数据较少的情况下,所提出的方法的正确率相对提高10%以上。
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