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文檔簡介
1、語料庫與自然語言信息處理有著相輔相成的關(guān)系,語料庫是用統(tǒng)計語言模型方法處理自然語言的基礎(chǔ)資源,它的建設(shè)和應用一直是語言處理領(lǐng)域的重要論題之一。目前我國在中文語料庫的建設(shè)和應用上取得了不少的成果,其中一些也可以利用在文本分類領(lǐng)域。但隨著信息處理技術(shù)的快速發(fā)展,語言信息處理領(lǐng)域內(nèi)的各類應用需要大量的專業(yè)性強的文本分類語料庫,而傳統(tǒng)的語料庫構(gòu)建方法在時效性、專業(yè)性等方面并不能完全滿足這些需求,因此文本分類語料庫的構(gòu)建已經(jīng)成為一個十分重要的研究
2、課題。
本文主要研究并優(yōu)化了一種自動構(gòu)建中文文本分類語料庫的方法,具體工作主要包括以下幾個方面:
1、分析研究了一個計算機語料庫自動構(gòu)建原型系統(tǒng),熟悉理解了計算機語料庫的相關(guān)理論以及該自動構(gòu)建系統(tǒng)的設(shè)計思想與具體實現(xiàn)方法,在研究分析的基礎(chǔ)上總結(jié)出了針對該原型系統(tǒng)的一些優(yōu)化思路。
2、研究并實現(xiàn)了一種基于網(wǎng)頁密度特征的正文抽取方法。該方法通過將網(wǎng)頁解析成文本塊集,并計算所有文本塊的密度特征后,使用
3、決策樹算法構(gòu)建文本塊的分類預測模型,然后根據(jù)這個分類模型識別分類網(wǎng)頁的文本塊,從而過濾出識別為正文塊的文本塊,構(gòu)建成網(wǎng)頁的正文信息。
3、分析了網(wǎng)頁消重的相關(guān)技術(shù)及現(xiàn)有的網(wǎng)頁消重算法并簡單比較了它們的優(yōu)缺點,最后研究了一個基于Shingling的網(wǎng)頁消重改進方法。該改進方法通過抽取網(wǎng)頁的正文信息并轉(zhuǎn)換成相應的文本文檔,再利用詞性屬性提取出有實際語義的實詞來表示文檔,最后根據(jù)表示文檔的特征項集合的元素個數(shù)之間的比值將待計算相
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