领域词语本体提升短文本分类性能：方法与效果

短文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，尤其是在社交媒体、产品评论、新闻摘要等领域，由于文本长度有限，传统的文本分类方法如朴素贝叶斯、支持向量机等往往难以捕捉到足够的上下文信息，导致分类效果受限。针对这一问题，本文提出了一种新颖的方法——基于领域词语本体的短文本分类。 该方法的核心思想是利用领域特定的词语本体，如知网（Hownet）这样的知识库，对短文本中的关键词进行语义扩展。首先，从文本数据中提取出高频词汇作为特征词，这些词代表了文本的主题和关键信息。然后，通过与知网的连接，将这些特征词映射到更丰富的概念层次，形成概念和义元（sememe），这是一种基本的语义单元，可以反映词语的基本意义或属性。 通过计算不同概念之间的义元信息量，可以度量词之间的相似性，这种相似性不仅仅基于词的表面形式，而是考虑了它们在语义上的关联性。这种方法有助于弥补短文本特征稀疏的问题，因为本体提供了丰富的上下文信息，使得算法能够更有效地理解文本的意义。 对比实验结果显示，基于领域词语本体的短文本分类方法在实际应用中表现出了优势。它不仅提高了分类的准确性，即模型正确预测类别的能力，也提升了召回率，即找到所有真正属于某一类别的文本的比例。这表明该方法在处理短文本时，能够更有效地识别和利用文本的潜在语义结构，从而提高整体的分类性能。 总结来说，本文提出的短文本分类方法利用领域词语本体和语义分析，有效地解决了短文本特征有限的问题，为短文本分类任务提供了一种有效的解决方案，对于提升文本理解和分类的精度具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何结合深度学习等先进技术，优化本体知识的利用，以进一步提升短文本分类的效率和效果。