维吾尔文dme-TS分词下的语义特征提升文本分类效果

在现代信息技术领域，文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，特别是在机器学习驱动的应用中。针对维吾尔文文本，由于其独特的语法和字符结构，传统的分词方法往往存在不足，如难以准确识别词边界和理解词语的真正含义。本文主要探讨了"语义词特征提取及其在维吾尔文文本分类中的应用"这一主题。 传统的维吾尔文分词方法，通常依赖于词间空格来划分词汇，但这种简单的方法无法捕捉到词语之间的深层语义关系。为了克服这一问题，研究者们引入了一种新型的维吾尔文自动分词技术——dme-TS。dme-TS（d-me Transition Segmentation）是一种创新的分词策略，它不单纯依赖于空格，而是通过计算相邻单词之间的组合统计量——dme（Degree of Markedness Extension），来评估它们之间的关联强度。dme度量的弱关联的词间位置被用来作为新的切分点，这样可以提取出更具有语义意义的特征，即所谓的"语义词特征"。 语义词特征不仅考虑了单词本身，还包含了它们在文本中的上下文关系，这对于理解和分类维吾尔文文本至关重要。通过dme-TS的特征提取，可以显著降低特征空间的维度，减少冗余信息，提高模型的效率。实验结果显示，将dme-TS应用于文本分类中，能够有效地提升基于单词特征的传统分类算法的性能，使得模型在处理维吾尔文文本时更具精度和鲁棒性。 总结来说，这篇论文的研究成果对于改进维吾尔文文本处理技术具有重要意义，特别是在提高维吾尔语文本分类任务的准确性和效率方面。通过引入dme-TS并利用其提取的语义词特征，可以推动维吾尔文自然语言处理技术的发展，并有助于跨语言的信息检索、情感分析等应用场景的优化。未来的研究可以进一步探索如何将这些方法推广到其他低资源语言，以及如何结合深度学习模型以进一步提升文本分类的性能。