计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
7期
444-447
,共4页
自然语言%复杂信息%分类模型
自然語言%複雜信息%分類模型
자연어언%복잡신식%분류모형
Natural language%Complex information%Classification model
在对复杂信息进行分类的过程中,进行复杂信息的语义转换时,由于存在数学描述和语言理解障碍,造成复杂信息语义转换不准确.为了保证信息的完整性,需要加入较多的约束条件,保证自然语义对复杂信息的准确表达,过多的约束条件导致传统的复杂信息分类方法,在进行语义转换时,解码耗时,不能快速完成数学特征到语义描述的转换,分类模型复杂度较高,提出基于简化的自然语义复杂信息分类模型,通过对需要转换的全部名词进行过滤,选取需要表达的关键词,获取一个名词数组,不在对所有数据进行转换,采用合理的内积核函数完成从信息低维空间向高维空间的映射,实现复杂信息的初步分类,采用分类词库,依据MSHTML组件,通过自然语言处理以及一个分类词库指导,对所有复杂信息进行打分,依据获取的打分结果,即可完成复杂信息的有效分类.实验结果表明,所提算法具有较高的准确性及高效性.
在對複雜信息進行分類的過程中,進行複雜信息的語義轉換時,由于存在數學描述和語言理解障礙,造成複雜信息語義轉換不準確.為瞭保證信息的完整性,需要加入較多的約束條件,保證自然語義對複雜信息的準確錶達,過多的約束條件導緻傳統的複雜信息分類方法,在進行語義轉換時,解碼耗時,不能快速完成數學特徵到語義描述的轉換,分類模型複雜度較高,提齣基于簡化的自然語義複雜信息分類模型,通過對需要轉換的全部名詞進行過濾,選取需要錶達的關鍵詞,穫取一箇名詞數組,不在對所有數據進行轉換,採用閤理的內積覈函數完成從信息低維空間嚮高維空間的映射,實現複雜信息的初步分類,採用分類詞庫,依據MSHTML組件,通過自然語言處理以及一箇分類詞庫指導,對所有複雜信息進行打分,依據穫取的打分結果,即可完成複雜信息的有效分類.實驗結果錶明,所提算法具有較高的準確性及高效性.
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