语义分析提取关键字
This post is a small abstract of full-scaled research focused on keyword recognition. Technique of semantics extraction was initially applied in field of social media research of depressive patterns. Here I focus on NLP and math aspects without psychological interpretation. It is clear that analysis of single word frequencies is not enough. Multiple random mixing of collection does not affect the relative frequency but destroys information totally — bag of words effect. We need more accurate approach for the mining of semantics attractors.
这篇文章是针对关键字识别的全面研究的一个小摘要。 语义提取技术最初应用于社交媒体的抑郁模式研究领域。 在这里,我专注于没有心理学解释的自然语言处理和数学方面。 显然,单字频率的分析是不够的。 集合的多次随机混合不会影响相对频率,但会完全破坏信息-词袋效应。 我们需要更准确的方法来挖掘语义吸引子。
According to Relational Frame Theory (RFT) bidirectional links of entities are basic cognitive elemen

本文探讨了一种基于双向链接的语义分析方法,通过bigram矩阵生成加权无向3D图,利用中间地带(BC)和共现距离(CD)识别信息中心,以提取关键字。实验结果显示,这种方法对大噪声文本数据的关键词挖掘有效,并可能应用于HR评估等领域。
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