空间分布与信息熵结合的特征词提取技术

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于空间分布和信息熵的特征词提取方法在文本分析中的应用，尤其在无词典条件下的文学语料库处理。作者孙群虎在应用数学专业导师贺明峰的指导下进行了这项研究，旨在改进传统特征词提取方法，提高文本特征提取的准确性和效率。论文涵盖了对现有空间模型和信息熵模型的分析、实现、优化，并最终提出了融合两者的新模型——空间熵模型。" 在信息检索领域，特征词提取是核心问题之一，传统方法通常依赖词典作为参考。然而，随着跨学科研究的发展，新的方法应运而生。2002年，M. Ortuno等人借鉴物理领域的思想，首次引入单词的空间分布概念，创建了无词典的文本特征词提取模型。同时，M. Montemurro等利用信息熵理论，同样在无词典环境中取得了有效的特征提取结果。 论文深入分析了这两种模型的构建过程，并通过编程实现了它们。作者对原有的空间分布模型和信息熵模型进行了优化，结合两者的优点，提出了空间熵模型。这个新模型在缺乏词典资源时，尤其适合于文学语料的特征词提取。为了评估模型性能，论文引入了信息检索中的关键指标——查全率和查准率，并对模型参数的选择进行了深入探讨和实验验证。 查全率衡量的是检索系统找出所有相关文档的能力，而查准率则关注检索结果中相关文档的比例。通过调整模型参数，可以找到一个平衡点，使得模型在保持高查全率的同时，也能保持高查准率，从而提升整体的文本分析效果。论文的关键词包括特征词、特征提取、空间分布、蒙特卡罗模拟以及信息熵，这些都是该研究的关键概念和技术手段。 这篇论文为特征词提取提供了一个新颖的视角，即结合空间分布和信息熵，为无词典条件下的文本处理开辟了新的可能，对于信息检索和自然语言处理领域具有重要的理论和实践价值。