基于全信息自然语言理解和多Agent的短文本倾向分类

摘要：

本研究在“全信息自然语言理解”理论的基础上,运用多Agent技术研究实现了面向多领域的短文本倾向分类系统。针对特定领域,利用包含语法、语义、语用信息的领域全信息知识库,实现了基于内容的倾向分类模块。实验系统验证了这种模式的可行性、有效性和巨大的潜力。

关键词： 文本数据 文本识别 语义分析 机器学习

作者: 张传福 周延泉 钟义信

作者单位: 北京邮电大学智能科学技术研究中心 北京 100876

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第12届全国学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 884-888

在线出版日期: 2007-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）