基于JWPL的中文短文本特征扩展与分类方法

"《基于维基百科的中文短文本分类研究》是一篇探讨如何利用JWPL（Java Wikipedia Library）这个开源工具访问维基百科数据，并将其应用于中文短文本分类领域的学术论文。作者范云杰在刘怀亮教授的指导下，针对互联网快速发展的背景下，短文本分类处理的重要性日益凸显，尤其是在现实生活中，短文本如微博、新闻标题等大量涌现且增长迅速。由于短文本具有稀疏性、实时性、海量性和不规范性等特点，传统文本分类模型在处理这类文本时可能表现欠佳。 短文本分类的挑战在于如何有效利用外部知识资源以增强特征表达能力。该研究借鉴特征扩展的思想，通过JWPL获取维基百科中的丰富语义信息，构建特征扩展词表，从而扩充短文本的特征空间。这样做的目的是为了弥补传统模型在处理短文本时的不足，提升分类性能。 文章详细分析了中文短文本的特点，比如语言结构、文化背景等，然后在此基础上设计了一种基于维基百科的新型短文本分类模型。这种模型旨在融合外部知识库的优势，以适应短文本的特殊性，提高分类的准确性和效率。 论文的核心贡献包括：一是介绍如何利用JWPL接口获取维基百科的知识，二是提出并实现了一种结合维基百科知识的短文本特征扩展方法，三是评估了该模型在实际中文短文本分类任务中的性能，并与其他方法进行了对比分析。 这篇论文不仅关注技术细节，还深入探讨了知识融合在短文本处理中的作用，对于理解和改进中文短文本分类技术具有重要的理论和实践价值。"