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三种词形还原工具对领域词汇的还原效果评估

情报理论与实践 2013年第5期36卷 111-115页

作者：吴思竹钱庆李丹亚李军莲胡铁军中国医学科学院医学信息研究所北京100020

文章根据英文超级科技叙词表构建需要,对三种词形还原工具进行评估。主要选取理、工、农三个领域的数据,将词形变形数量比较、工具间处理结果差异比较、抽样评估三种方法相结合,评估3种词形还原工具对领域专业词汇的词形还原效果。

关键词：词形还原领域数据评估

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俄语词形规范化方法与工具研究综述

情报探索 2021年第3期 121-127页

作者：唐菊香于娟刘建国福州大学经济与管理学院福建福州350108 上海财经大学会计与财务研究院上海200433

[目的/意义]旨在为俄语词形规范化方法研究和应用提供参考。[方法/过程]运用文献研究法和比较研究法对已有俄语词形规范化方法进行评述,并分析总结俄语词形还原和词干提取两类方法工具的特点。[结果/结论]已有方法能够较好地解决俄语词... 详细信息

[目的/意义]旨在为俄语词形规范化方法研究和应用提供参考。[方法/过程]运用文献研究法和比较研究法对已有俄语词形规范化方法进行评述,并分析总结俄语词形还原和词干提取两类方法工具的特点。[结果/结论]已有方法能够较好地解决俄语词形规范化的问题,但准确率仍需提高。

关键词：俄语文本挖掘词形规范化词形还原词干提取

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基于词形模糊归并的英文同义关系发现研究

数字图书馆论坛 2012年第12期 53-57页

作者：宋培彦袁旭中国科学技术信息研究所北京100038

同义关系是构建知识组织系统的重要方面。从词汇语义学角度对术语同义关系类型加以界定，采用词形还原工具Norm获得英文术语原形，获得同义词候选集，进而基于词形模糊归并模型确定同义关系。实验结果表明，基于词形的模糊归并有助于提... 详细信息

同义关系是构建知识组织系统的重要方面。从词汇语义学角度对术语同义关系类型加以界定，采用词形还原工具Norm获得英文术语原形，获得同义词候选集，进而基于词形模糊归并模型确定同义关系。实验结果表明，基于词形的模糊归并有助于提高术语同义关系的构建效率。

关键词：词形还原术语同义词模糊归并

Stemming和Lemmatization对英文文本聚类的影响研究

维普期刊数据库评论

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情报理论与实践 2012年第7期35卷 109-113页

作者：韩普王东波路高飞南京大学信息管理学院江苏南京210093

词干化、词形还原是英文文本处理中的一个重要步骤。本文利用3种聚类算法对两个Stemming算法和一个Lemmatization算法进行较为全面的实验。结果表明,Stemming和Lemmatization都可以提高英文文本聚类的聚类效果和效率,但对聚类结果的影... 详细信息

词干化、词形还原是英文文本处理中的一个重要步骤。本文利用3种聚类算法对两个Stemming算法和一个Lemmatization算法进行较为全面的实验。结果表明,Stemming和Lemmatization都可以提高英文文本聚类的聚类效果和效率,但对聚类结果的影响并不显著。相比于Snowball Stemmer和Stanford Lemmatizer,Porter Stemmer方法在Entropy和Pu-rity表现上更好,也更为稳定。

关键词：词干化词形还原文本聚类信息检索

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基于术语原形化的英文同义词群构建方法研究

情报杂志 2014年第7期33卷 171-175页

作者：张冰常春中国科学技术信息研究所北京100038

介绍了词干提取和词形还原两种词形规范方式以及基于规则和基于词典的两种词形规范实现方法,阐述了基于术语原形化的同义词群构建的基本原理,同时对术语原形化的基本处理方式、通过单词字顺排序构建同义词群以及原形化过程中的排序和词... 详细信息

介绍了词干提取和词形还原两种词形规范方式以及基于规则和基于词典的两种词形规范实现方法,阐述了基于术语原形化的同义词群构建的基本原理,同时对术语原形化的基本处理方式、通过单词字顺排序构建同义词群以及原形化过程中的排序和词性等问题进行了分析和论述,最后指出对缩略语需进行特殊处理,并针对原形化方法的不足之处提出辅以人工判断和其他同义词获取方法的必要性。

关键词：同义词群构建术语原形化叙词表词形还原词干提取缩略语

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改进枢轴特征选择的跨领域情感分类

计算机工程与设计 2020年第11期41卷 3193-3198页

作者：梁俊葛相艳张周彬熊馨邵党国马磊昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504

对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决文本中构建词袋模型中的特征冗余的问题,通过卡方检验算法选择... 详细信息

对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决文本中构建词袋模型中的特征冗余的问题,通过卡方检验算法选择领域间具有相同表征的枢轴特征作为领域间共享的桥梁,结合神经网络模型,完成跨领域情感分类任务。实验结果表明,IPFS模型与现有的相关模型相比取得了更好的分类效果。

关键词：跨领域情感分析枢轴特征卡方检验词形还原神经网络

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阿拉伯文文本预处理方法研究综述

情报探索 2021年第7期 122-128页

作者：罗姝匀于娟福州大学经济与管理学院福建福州350108

[目的/意义]旨在促进阿拉伯文文本挖掘的研究与应用,为其他学者提供参考。[方法/过程]概述阿拉伯文的基本特征与语法规则,从分词、词性标注、词干提取、词形还原四个方面对比分析阿拉伯文文本预处理方法及主流应用,并指出现有研究的不... 详细信息

[目的/意义]旨在促进阿拉伯文文本挖掘的研究与应用,为其他学者提供参考。[方法/过程]概述阿拉伯文的基本特征与语法规则,从分词、词性标注、词干提取、词形还原四个方面对比分析阿拉伯文文本预处理方法及主流应用,并指出现有研究的不足与未来研究方向。[结果/结论]未来研究中,可以通过完善词典、改进词义消歧效果等方法进一步提高阿拉伯文文本预处理的效率和准确率。

关键词：阿拉伯文文本预处理阿拉伯文分词词性标注词干提取词形还原