20、基于多分形复杂度分析的动态媒体文本分类模型

基于多分形复杂度分析的动态媒体文本分类模型

1. 分形与多分形概述

分形本质上是数学结构，具有动态性、自组织、自相似和复杂性等基本特征。分形可描述严格自相似且无限的形式，其细节在不同观测尺度上重复。与非分形形式不同，分形具有自相似性、复杂性和长度等重要特征。

分形维数（FD）可量化分形的自相似性，在分类、形状测量、图像和图形分析等领域有诸多实际应用。多分形是分形的扩展，用于描述具有尺度不变性的对象，其实际意义依赖于对函数和测量的局部规律性属性的分析。

分形分析作为研究自然中各种形式的有效手段，应用领域广泛，涵盖数学、计算机科学、医学、艺术和社会科学等。在语言学中，语言具有结构自相似性、标量相对性、表面不规则性、形式一致性和分形维数等与分形相关的属性。

分形与语言的关系

语言和神经系统存在关联，语言结构的形成与大脑和神经系统对环境的反应有关。语言使人类能够精确交流，短程交互由语法规则决定，长程关联由语义规则决定，词语间的交互形成文本。文本研究揭示了人类思维的某些隐藏属性，分形性可通过考虑词语在文本中的分布模式来反映词语在文本中的重要性。

分形在文本分析中的应用

• 关键词检测 ：利用分形维数量化文本中词语的重要性，超过阈值的分形度的词语可被视为关键词。
• 自动摘要 ：基于分形视角的方法可用于自动摘要，控制信息显示，提高提取句子的多样性。
• 文本检测 ：基于分形的多方向文本检测系统可用于移动视频图像识别，通过引入分形和自相似性，结合