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關(guān)鍵詞：文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 特征降維 pca 特征提取 

摘要：【目的/意義】本文構(gòu)建一種'特征降維'文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本表示,解決傳統(tǒng)詞同現(xiàn)文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)處理海量數(shù)據(jù)時(shí)的維數(shù)災(zāi)難與語(yǔ)義不足問題,再結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法提升文本特征提取效果。【方法/過程】依據(jù)共現(xiàn)關(guān)系抽取二級(jí)詞條,再結(jié)合依存句法關(guān)系抽取三級(jí)詞條,構(gòu)建'特征降維'文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),接著利用PCA算法和TOPSIS法評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性提取反映文本主題的關(guān)鍵詞作為文本特征詞,實(shí)現(xiàn)文本特征提取。【結(jié)果/結(jié)論】本文以網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,特征降維文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)能較好地表示中文文本,并且在較好地保留了文本語(yǔ)義信息的同時(shí)有效減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)冗余,結(jié)合PCA算法的特征提取方法可以使文本分類性能提高。

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