语义网在文本分类中的应用

随着因特网上信息的大量增加,如果不依靠自动分类而完全通过手工进行文本分类,文本分类是不可能完成的。因此,文本自动分类成为一个重要的研究领域。首先介绍语义网及其相关技术,最后介绍基于本体技术的语义网的自动分类器。     

基于语义特征的多视图情感分类方法

情感分析也称为意见挖掘,是对文本中所包含的情感倾向进行分析的技术。目前很多情感分析工作都是基于纯文本的。而在微博上,除了文本,大量的图片信息也蕴含了丰富的情感信息。本文提出了一种基于文本和图像的多模态分类算法,通过使用潜在语义分析,将文本特征和图像特征分别映射到同维度下的语义空间,得到各自的语义特征,并用SVM-2K进行分类。利用新浪微博热门微博栏目下爬取的文字和配图的微博数据进行了实验。实验结果表明,通过融合文本和图像的语义特征,情感分类的效果好于单独使用文本特征或者图像特征。     

面向文本分类的有监督显式语义表示

文本表示作为文本分类的一个基本问题,一直广受关注。目前文本表示主要有词袋模型、隐式语义表达和基于知识库的显式语义表达3种方式。本文首先分析对比了这3种文本表示方式在文本分类中的效果。实验发现,基于知识库的显式语义表达并没有如预期一样提高文本分类的效果。经分析,其原因在于显式语义表达在扩展文档表达时易引入噪声。针对该问题,本文提出了一种有监督的显式语义表达方法。该方法利用数据集的标注信息识别文档中与分类最相关的核心概念,并扩展核心概念以形成文档显式语义表达。3个标准分类数据集上的结果证实了本文所提文本表示方法的有效性。     

基于语义理解和机器学习的混合的中文文本情感分类算法框架

快速、准确和全面地从大量互联网文本信息中定位情感倾向是当前大数据技术领域面临的一大挑战.文本情感分类方法大致分为基于语义理解和基于有监督的机器学习两类.语义理解处理情感分类的优势在于其对不同领域的文本都可以进行情感分类,但容易受到中文存在的不同句式及搭配的影响,分类精度不高.有监督的机器学习虽然能够达到比较高的情感分类精度,但在一个领域方面得到较高分类能力的分类器不适应新领域的情感分类.在使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上,将优化的语义理解和机器学习相结合,设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架.基于该框架的多组对比实验验证了文本信息在不同领域中高且稳定的分类精度.     

基于语义依存分析的图网络文本分类模型

针对目前已有的文本分类方法未考虑文本内部词之间的语义依存信息而需要大量训练数据的问题,提出基于语义依存分析的图网络文本分类模型TextSGN。首先对文本进行语义依存分析,对语义依存关系图中的节点（单个词）和边（依存关系）进行词嵌入和one-hot编码;在此基础上,为了对语义依存关系进行快速挖掘,提出一个SGN网络块,通过从结构层面定义信息传递的方式来对图中的节点和边进行更新,从而快速地挖掘语义依存信息,使得网络更快地收敛。在多组公开数据集上训练分类模型并进行分类测试,结果表明,TextSGN模型在短文本分类上的准确率达到95.2%,较次优分类法效果提升了3.6%。     

双语交叉分类模型的设计与实现

利用交叉分类机制共享因特网上各种语言的信息资源是知识挖掘的重要方法,本文给出了双语交叉分类的模型以及实现方法。其主要思想是不需要进行机器翻译和人工标注,利用文本特征抽取机制提取类别特征项和文本特征项,通过基于概念扩充的对译映射规则自动生成类别和文本特征向量,在此基础上利用潜在语义分析,将双语文本在语义层面上统一起来,通过类别与文本的语义相似度进行分类。从而获取较高的精度。     

融合知识图谱与Bert+CNN的图书文本分类研究

基于海量图书的分类需求，提出了一种融合知识图谱（Knowledge Graph, KG）与转换器双向编码器（Bidirectional Encoder Representation from Transformers, Bert）的图书文本分类模型。通过构建面向图书领域知识图谱扩展图书文本的语义信息，并且使用深度学习的方法获取文本深层语义信息，将扩展语义信息与深层语义信息相结合后，通过TextCNN进行图书分类。经研究试验表明，融合知识图谱与深度学习的图书文本分类算法相对于只使用深度学习进行图书分类算法，前者的分类效果更佳。     

融合词语统计特征和语义信息的文本分类方法研究

为了更好地表示文本语义信息,提高文本分类准确率,改进了特征权重计算方法,并融合特征向量与语义向量进行文本表示.首先基于文本复杂网络实现文本特征提取,接着利用网络节点统计特征改进TF-IDF得到特征向量,再基于LSTM抽取语义向量,最后将特征向量与语义向量相融合,使新的文本表示向量信息区分度更高.以网络新闻数据为实验对象的实验结果表明,改进特征权重计算方法,在特征向量中引入了语义和结构信息,并融合特征向量和语义向量,能进一步丰富文本信息,改善文本分类效果.     

基于特征情感色彩的文档流派分类研究

流派分类和基于主题的文本分类最大的区别之处就在于文本的特征。流派分类需要能够描述文档风格的、表达更强语义信息的特征,基于特征情感色彩的分类方法是将情感色彩这种语义信息附加到特征上。首先介绍了文档流派分类的概念及其应用,然后分析了流派分类的文本特征和词汇的情感倾向权值的几种计算方法,论述了基于特征情感色彩的文档流派分类过程,最后对几种分类方法进行了实验结果分析和比较。     

组合降维技术在中文网页分类中的应用

基于向量空间模型的文本分类中特征向量是极度稀疏的高维向量,只有降低向量空间维数才能提高分类效率。在利用统计方法选择文本分类特征降低特征空间维数的基础上,采用隐含语义分析技术,挖掘文档特征间的语义信息,利用矩阵奇异值分解理论进一步降低了特征空间维数。实验结果表明分类结果宏平均F1约提高了5%,验证了该方法的有效性。