版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、軍事情報領(lǐng)域?qū)π畔⑥D(zhuǎn)化為情報的要求非常高,但是由于大量信息的復(fù)雜及其多樣性,導(dǎo)致情報的數(shù)據(jù)挖掘比較困難。本文采用數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的文本聚類方法來,研究并設(shè)計了軍情報加工處理系統(tǒng),提高對軍事情報的收集、處理、分析的效率。
文本聚類是自然語言處理一個重要的研究課題,文本聚類技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于信息檢索、Web挖掘和數(shù)字圖書館等領(lǐng)域。本文介紹了目前國內(nèi)外關(guān)于文本聚類的研究現(xiàn)狀,闡述了幾種具有代表性的文本聚類方法,分析了它們的理
2、論基礎(chǔ)和算法特點,并在軍事情報這一特殊領(lǐng)域進行了試探性的拓展。
本文研究了文本聚類中的幾種特征選取方法,指出每種方法的優(yōu)缺點,提出一種基于知網(wǎng)的概念抽取方法,結(jié)合知網(wǎng)知識庫,將文本中的詞映射為知網(wǎng)中的概念。針對詞語的一詞多義的現(xiàn)象,從全文的角度考察詞的語義,結(jié)合知網(wǎng)相關(guān)概念場,將詞義排歧轉(zhuǎn)化為對相關(guān)概念場中的詞在全文中出現(xiàn)頻率的計算。通過將語義分析引入到文本聚類的任務(wù)中,在語義相關(guān)的文本之間建立聯(lián)系,將詞的頻度和語義特征相
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 淺析《管子》的軍事情報思想
- 北宋軍事情報探析——以宋遼、宋夏間的軍事情報活動為例.pdf
- 基于GIS的軍事情報信息系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的軍事情報分析系統(tǒng)研究.pdf
- 面向企業(yè)競爭情報的文本聚類技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf
- 自動文本聚類系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf
- 中文文本聚類的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于AP算法的文本聚類研究與實現(xiàn).pdf
- 基于遺傳的文本軟聚類研究與實現(xiàn).pdf
- 中文文本聚類算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于特征加權(quán)的半監(jiān)督文本聚類研究.pdf
- 半監(jiān)督層次協(xié)同文本聚類研究.pdf
- 行車熱點中無監(jiān)督聚類算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于詞嵌入文本聚類技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于文本相似度計算的文本聚類算法研究與實現(xiàn).pdf
- 模糊聚類算法及其在中文文本聚類中的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于無監(jiān)督聚類和樸素貝葉斯分類的文本分類方法研究.pdf
- 基于無指導(dǎo)的詞聚類及在文本聚類中應(yīng)用的研究.pdf
- 文本聚類算法的語義性改進與實現(xiàn).pdf
- 基于內(nèi)存計算的文本聚類算法的研究與實現(xiàn).pdf
評論
0/150
提交評論