简介:传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题:一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.
简介:本文提出一个新的预条件子,用共轭梯度法求解对称正定的Teoplitz型线性方程组.该预处理子构造简单,易于实施快速傅里叶变换.理论和数值实验显示,我们的预处理子与T.Chan预处理子收敛性相近.