刘金岭
- 作品数：70 被引量：226H指数：8
- 供职机构：淮阴工学院计算机与软件工程学院更多>>
- 发文基金：国家级星火计划江苏省高校自然科学研究项目河北省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于上下文的短信文本分类方法被引量：13
- 2011年
- 针对海量短信文本数据中大量词语共现的特点,提出一种基于上下文的短信文本分类方法。利用词语的上下文关系,定义词语相似度和基于上下文的词语权值,科学地表达词语在该类别中的语义表示,以提高短信文本分类效率。实验结果表明,与传统的简单向量距离分类法相比,该方法的分类效果较优。
- 刘金岭严云洋
- 关键词：短信文本上下文词语相似度
- 基于主题的中文短信文本分类研究被引量：14
- 2010年
- 根据中文短信文本分类的特点,提出同义概念归并、上下位概念的聚焦以及短信文本重点词汇的确定方法,利用主题句选取算法获取短信文本的主题,采用KNN算法将短信文本的主题进行分类。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高短信文本的分类速度。
- 刘金岭
- 关键词：短信文本KNN算法主题句
- 基于DP标准发射端扩频时钟发生器电路设计
- 2009年
- 在优化各模块电路性能及相关参数,综合考虑电路功耗、性能等方面因素的基础上,设计符合DisplayPort接口标准的发射端扩频时钟发生器。通过整体的电路级仿真验证,表明该设计达到了降低电磁干扰的目的。
- 刘金岭
- 关键词：扩频时钟发生器电路设计
- 基于词汇链的中文短信主题语句抽取方法被引量：3
- 2012年
- 提出一种基于词汇链的中文短信文本主题的抽取方法。该方法首先通过构造多条词汇链来表达短信文本的叙事线索,并从多条词汇链中抽取出富含主题信息的词汇链,将其作为构造短信文本主题语句的关键词序列。实验表明该方法抽取的短信文本主题能够更全面地覆盖短信文本的信息,并能消除多个关键词序列表达同一主题信息的冗余。其效果明显优于采用统计信息进行短信文本主题抽取的方法。
- 刘金岭冯万利张永军
- 关键词：短信文本词汇链抽取方法
- 基于查询词扩展的中文垃圾短信检索被引量：7
- 2011年
- 在垃圾短信检索中所使用的关键词与短信文本集中的词不匹配,从而影响检索效果。为此,提出一种基于上下文查询词扩展的检索方法,该方法根据关键词出现的上下文信息进行查询词扩展选择,同时考虑查询扩展词与整个查询语句及查询词的位置关系。选取3 000条短信文本进行实验,结果表明该方法能提高平均查准率。
- 刘金岭
- 关键词：垃圾短信关键词
- 基于短文本信息流的回顾式话题识别模型被引量：3
- 2015年
- 近几年来,短文本信息流广泛应用于一些全民媒体,它在公开传递信息同时携带了丰富且具有极大价值的信息资源。该文提出了一种回顾式话题识别模型,改进了权值计算方法,有效提取了具有较强分辨话题能力的关键词,在聚类过程中将BIC值作为话题类别合并依据,提高了聚类的准确率。通过进行时间段分隔和去掉孤立点信息提高了算法的效率。实验结果表明,该方法有效地提高了短文本信息流的话题检测准确率和效率。
- 周泓刘金岭王新功
- 关键词：信息流聚类
- 基于词汇链的中文变异垃圾短信文本语义识别被引量：3
- 2012年
- 提出一种基于词汇链的判断变异垃圾短信方法。该方法通过构造多条词汇链来表达短信文本的叙事线索,再从多条词汇链中抽取出富含内容信息的词汇链,同时消除了多个关键词序列表达同一内容信息的冗余;将构造的词汇链作为短信文本的信息相互进行比较,以对变异的垃圾短信信息进行识别。实验结果表明,该方法能较准确地识别垃圾短信的变异信息。
- 刘金岭冯万利高丽
- 关键词：词汇链垃圾短信
- 基于关联规则的垃圾短信分类器模型被引量：2
- 2014年
- 针对垃圾短信分类问题,提出了一种通过挖掘垃圾短信关联规则来构造垃圾短信分类器,从而实现垃圾短信过滤的模型.该方法采用改进的FP-grow算法挖掘垃圾短信关联规则集,以关联规则集为基础构建垃圾短信分类器模型,在分类过程中考虑垃圾短信特征词权重和垃圾短信的变异行为进行分类.实验结果表明,该方法的分类精确率和非垃圾短信错分率优于其他常用垃圾短信分类方法.
- 张永军刘金岭高尚兵
- 关键词：关联规则垃圾短信过滤文本分类特征提取
- 基于语义概念的海量短信文本聚类
- 2011年
- 提出一种基于语义概念的海量中文短信文本聚类方法。该方法从短信文本出发,利用《现代汉语语义分类词典》的级类主题词,在短信文本向量集中提取概念元组,形成表示聚类结果的高层概念,基于这些高层概念进行样本划分,从而完成整个聚类过程。实验结果表明,该聚类算法有较好的聚类结果且执行效率较高。
- 刘金岭
- 关键词：短信文本聚类
- 中英文文本分类系统异同因素的探讨
- 2011年
- 论文介绍了文本分类技术的研究进展及发展方向,给出了中英文文本分类系统构建的一般模型和过程,分析总结了中英文文本分类过程中的异同,并介绍了针对这些异同因素常用的处理方法。
- 马甲林张桂珠刘金岭
- 关键词：文本分类中文信息处理向量空间模型
