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基于范畴本体的文本分类研究

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毕业论文范文题目：基于范畴本体的文本分类研究，论文范文关键词：基于范畴本体的文本分类研究
基于范畴本体的文本分类研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：因为信息的传播量及传播速度之疾速增加,互联网上的资源呈爆炸式的增加,人们被各种各样的海量信息包抄着,却不晓得从何入手才干疾速找到急需的信息。如何有效组织跟管理这些大量信息,分门别类的存放,用户可能各取所需信息,已经成为了当前信息科学与技巧的一大挑衅。文本分类作为信息组织跟管理的关键技巧,帮助人们高效的定位信息,因此对其技巧的请求也变得越来越高。传统的文本分类方法大多是采取词向量空间模型的表示方法,认为构成文本的关键词之间彼此独破,不语义关联,导致了大量语义信息的丧失,得到的特点向量不能很好的表示文本的内（此处忽略..）容,从而影响了分类的后果。而实际上,构成文本的特点项之间包含必定的语义关联,如同义关联,高低位关联等。为解决这一问题,跟着语义网的呈现,人们提出了语义驱动的文本分类方法。本体因其良好的概念品位构造,可能清楚的表白概念之间的关联而被广泛的利用实现基于语义的文本分类。然而,目前基于本体的文本分类方法研究尚在起步阶段,还存在一些不足：对本体的利用大多只停留在词典的层面上,未深刻发掘特点项跟概念之间的语义关联；文本表示模型仅映射到本体的概念,不考虑描述概念之间关联的属性跟实例；大多算法都忽视了本体的一个最重要上（文章此处忽略..）风—推理机制。本文在充分研究传统方法跟基于本体的分类方法研究现状后,对存在的问题进行改进,重要的工作如下：(1)本文介绍了本体的相干常识及构建的准则跟方法,并重点介绍OWL2描述语言以及本文采取此种语言编码的起因。具体介绍了旅行范畴本体的构建过程。同时还对文本分类过程的关键技巧进行介绍,包含文本分类定义,文本表示,特点抽取跟抉择,常用的分类器等。(2)文本分类中文本表示模型的好坏直接影响到分类的成果。为实当初语义的层面长进行文本分类,本文基于概念映射方法将传统的词向量空间模型转换成概念向量空间模型,不仅映射到本体的概（略..）念,还包含本体的属性跟实例,尽可能的保存文本特点词之间的语义关联。因为概念是包含更多语义信息的特点项,传统基于统计的权重打算方法不能很好的代表概念的语义,因此本文提出一种对传统TFIDF权重打算的改进方法,为信息丰富的本体概念赋予更高的权重。(3)因为传统机器学习分类器的打算复杂性,且易受练习文本数量大小的影响,因此本文以范畴本体本身品位构造作为分类的体系,提出一种特点项与本体概念之间的语义关联度打算方法,并在此基本上打算整篇文本到每个概念类别的附属度。最后通过实验表明,该打算方法比利用贝叶斯跟最近邻分类器方（文章此处忽略..）法获得更高的正确率。(4)为充分发掘本体对分类的领导作用及进步分类的效力,本文的分类方法还结合了本体的推理规矩,利用本体的推理机制发掘出本体中更多的隐含常识。这些隐含常识对分类有必定的领导作用,从而减少了打算开销。实验表明,结合推理规矩的分类方法比不利用推理规矩的方法效力更高。(5)本文以旅行范畴为背景,通过爬虫抓取旅行信息相干的网页,利用本文提出的打算方法实现对旅行网页文本的分类。给出了各个模块的具体流程,包含预处理,概念空间模型的生成,分类过程等。最后给出实验对比的分析与总结。

以上为本篇毕业论文范文基于范畴本体的文本分类研究的介绍部分。

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