N-Gram改进算法:多字特征词提取与优化
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更新于2024-08-10
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"本文介绍了一种基于N-Gram的改进算法,用于文本特征提取,尤其关注于计算机软件测试中的文本处理。该算法旨在提高多字特征词的识别效率,主要针对三字词和四字词。它通过统计gram的出现频度以及gram之间的接续情况,构建gram关联矩阵,然后通过阈值比较来合并频繁接续的gram,形成多字特征词。算法中涉及两个阈值,d用于限制特征词的频度,B则是合并gram的频度比例标准。为了降低空间复杂度,使用稀疏矩阵存储gram关联矩阵。算法流程包括文本粗切分、bigram切分、gram关联矩阵记录、预过滤和特征向量合并等步骤。实验证明,这种改进的特征提取算法能更准确地描述文本特征,适用于文本检索和Web挖掘等领域。"
基于N-Gram的文本特征提取是一种常见的文本处理方法,它的核心思想是将连续的N个词汇组合成一个单元,用于捕捉文本的局部上下文信息。在计算机软件测试中,这种技术有助于理解软件文档或日志的结构和模式,以便更好地进行测试用例的设计和缺陷的定位。
本文提出的改进算法首先对文本进行初步划分,按中英文和语段标点切割,形成语段序列。接着,每个语段被进一步分割成bigram,统计它们的出现频度。对于三字词和四字词,使用两个不同的gram关联矩阵A和B来记录相邻gram的接续情况。矩阵A用于三字词,是二维的,而矩阵B用于四字词,是三维的。接续出现的gram频度如果超过预设阈值,则认为它们应合并为一个特征词。
算法的预过滤步骤筛选出频度高于阈值的gram,形成特征向量表,然后在矩阵中寻找满足合并条件的gram记录。这种合并过程使得算法能在固定长度N-Gram的基础上提取出不同长度的特征词,增强了特征提取的灵活性和准确性。
通过实验,作者发现当合并阈值比例B取70%时,算法表现良好。同时,使用稀疏矩阵存储gram关联矩阵显著减少了存储需求,提高了算法的效率。这种改进的N-Gram算法在文本检索和Web挖掘等信息处理任务中,可以提供更精确的文本表示,从而提升系统性能。
关键词包括文本特征提取、N-Gram算法和gram关联矩阵,表明了文章的主要研究内容和技术手段。这种方法是对传统N-Gram的优化,以适应特定场景的需求,特别是在需要识别多字特征词的文本分析任务中。
2010-04-20 上传
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张_伟_杰
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