复杂信息分类自然语义表达模型仿真分析

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摘要：在对复杂信息进行分类的过程中,进行复杂信息的语义转换时,由于存在数学描述和语言理解障碍,造成复杂信息语义转换不准确。为了保证信息的完整性,需要加入较多的约束条件,保证自然语义对复杂信息的准确表达,过多的约束条件导致传统的复杂信息分类方法,在进行语义转换时,解码耗时,不能快速完成数学特征到语义描述的转换,分类模型复杂度较高,提出基于简化的自然语义复杂信息分类模型,通过对需要转换的全部名词进行过滤,选取需要表达的关键词,获取一个名词数组,不在对所有数据进行转换,采用合理的内积核函数完成从信息低维空间向高维空间的映射,实现复杂信息的初步分类,采用分类词库,依据MSHTML组件,通过自然语言处理以及一个分类词库指导,对所有复杂信息进行打分,依据获取的打分结果,即可完成复杂信息的有效分类。实验结果表明,所提算法具有较高的准确性及高效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/201507/665448246.html

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关键词：仿真分析 cqvip 约束条件 HTML HTTP 自然语言 复杂信息 分类模型