基于特征的機械設計方案分類方法的研究.pdf

1、分類是自然語言理解的一個重要分支，本文使用知識和統計相結合的手段，對于文本而言，分別就分詞后處理、特征詞的提取與篩選、分類的表示、分類結果的評價進行了討論。達到根據需求進行分析和理解的目的，為后續(xù)設計提供指導性的意見。
　　在本文之中，首先介紹了自然語言理解的發(fā)展與概況、分類的狀況。然后，又闡述了常見的知識表示、特征詞提取、分類、分類效果評價的方法，為后文的展開打下了堅實基礎；接著，考慮到在分詞之后應用常規(guī)方法提取特征詞有不少弊端

2、，發(fā)現很多特征詞可以以詞塊形式出現，這樣不但可以降低文本的維數，而且可以使得提取出來的特征詞更加具有代表性。本文主要就“單字串”、“合成詞”、“詞綴類型”三類情況進行討論，通過禁用詞搭配、詞綴等對詞塊進行篩選，這就是分詞的后處理過程；之后，對處理后的分詞文本進行特征詞的提取，本文采用基于均值和方差的特征詞提取方法；下一步，對提取的特征詞結合待分類的文本，計算每個特征詞的權值，剔除掉權值較小的特征詞，用最后保留的特征詞組成待分類文本的向量

3、；之后，本著概念分類的思想，依據前面提取的特征詞建立概念層次樹，當新概念出現的時候，根據屬性約束實現新概念在概念層次樹中的定位，至此達到分類的目的；最后，對分類效果進行評價，本文的評價方法是基于語義相似度的，通過計算前面已分好類的文本和已知每個類別的語義相似度，得到一個排序結果，根據這個排序結果對前面的分類好壞進行評價。分類的整個過程是知識和統計相結合的，本文收集了大量實例，統計出規(guī)律性的知識。最終，總結出一整套分類的方法，把這套方法應