基于概念格的多源POI分類(lèi)體系融合研究
【圖文】:
圖 3.6 切分程序展示以上實(shí)驗(yàn)可以看出,本文算法在精度上較傳統(tǒng) FMM 算法有較大程度提升的地址越多,,精度也越高,同時(shí)減低了對(duì)詞典的依賴(lài),但是效率有所降低
4 分類(lèi)語(yǔ)義因子合并與優(yōu)化4.1 引言過(guò)第三章的語(yǔ)義因子提取處理之后,得到了 POI 的特征詞,但是在這些處理后中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)如“健身房”與“健身館”、“茶樓”與“茶館”、“茶社”等詞語(yǔ)相近或義的特征詞,或者在漢語(yǔ)原意中有一詞多義的特征詞以及某些具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特時(shí)候就必須對(duì)得到的特征詞集合進(jìn)行合并與優(yōu)化處理。為此,本節(jié)采用基于同的特征詞優(yōu)化方法。文選取《同義詞詞林?jǐn)U展版》作為同義詞詞典進(jìn)行同義詞合并處理。該詞典最家駒等于 1983 年編纂而成,后經(jīng)過(guò)哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息檢索實(shí)驗(yàn)室重新擴(kuò)展形成一部具有漢語(yǔ)大詞表的“哈工大信息檢索研究室同義詞詞林?jǐn)U展版”——《林?jǐn)U展版》,詞典中的內(nèi)容主要包括一個(gè)詞語(yǔ)的同義詞以及一定數(shù)量的同類(lèi)詞錄詞語(yǔ)超過(guò) 7 萬(wàn)條,其部分內(nèi)容如下圖 4.1 所示。
【學(xué)位授予單位】:蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類(lèi)號(hào)】:P208
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2562883
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