2025年1月17日
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郑晓刚
作品数:
5
被引量:13
H指数:2
供职机构:
河海大学
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发文基金:
国家自然科学基金
江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象资助项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
韩立新
河海大学计算机与信息学院
白书奎
河海大学计算机与信息学院
曾晓勤
河海大学计算机与信息学院
张钰
河海大学
刘合兵
河海大学
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机构
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郑晓刚
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韩立新
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曾晓勤
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刘合兵
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1篇
2013
2篇
2012
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基于双聚类的微博用户标签自动生成算法
本发明公开了一种基于双聚类的微博用户标签自动生成算法,其特征在于:包括以下步骤:以维基百科为基础,采用双聚类算法构建语义本体;获取微博用户的微博信息并进行预处理,得到词袋模型;利用语义本体从词袋模型中提取词,并对有歧义词...
刘合兵
韩立新
张钰
郑晓刚
朱利达
文献传递
一种组合型中文分词方法
被引量:11
2012年
设计一种组合型的分词机制:基于字典的双向最大匹配,基于字标注的中文分词方法和隐马尔科夫的分词方式。通过实验的结果比较,表明该种组合型的分词方法能够较好地解决中文歧义并发现新的登录词。
郑晓刚
韩立新
白书奎
曾晓勤
关键词:
中文信息处理
中文自动分词
一种基于信息增益和改进的PageRank的关键字提取方法
2012年
传统的关键字提取方法一般基于TFIDF,不仅消耗的时间过多,而且效果也不理想。提出用信息增益的思想来对文中的词进行权重的计算,并在此基础上结合改进的PageRank来提取文中的关键字。实验结果表明,该种方法得到的结果明显优于传统方法得到的结果。
郑晓刚
韩立新
白书奎
曾晓勤
关键词:
关键字提取
信息增益
PAGERANK
基于双聚类的微博用户标签自动生成算法
本发明公开了一种基于双聚类的微博用户标签自动生成算法,其特征在于:包括以下步骤:以维基百科为基础,采用双聚类算法构建语义本体;获取微博用户的微博信息并进行预处理,得到词袋模型;利用语义本体从词袋模型中提取词,并对有歧义词...
刘合兵
韩立新
张钰
郑晓刚
朱利达
一种舆情分析中的文本分类方法
被引量:2
2013年
文中设计并实现了一种舆情分析中的文本分类方法。使用改进的隐马尔可夫分词方法对文本分词,结合Boosting算法生成动态停用词词库的贝叶斯文本分类方法对测试数据集分类。实验数据表明,该分类方法能取得较好的文本分类结果。
白书奎
韩立新
殷俊环
郑晓刚
张银川
曾晓勤
关键词:
隐马尔可夫模型
中文分词
贝叶斯
BOOSTING算法
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