【摘 要】
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在特定信息域内的网络文档中，主题及其特征词的抽取工作是近年人工语言处理研究的重点，其研究结果具有显著的管理决策意义。本研究提出一种新的数据挖掘方法用于从海量UGC中分
【机 构】
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电子科技大学经济与管理学院,四川旅游学院信息与工程学院,中国民用航空总局第二研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71271044、U1233118、71102055、71572029、71490723)
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在特定信息域内的网络文档中，主题及其特征词的抽取工作是近年人工语言处理研究的重点，其研究结果具有显著的管理决策意义。本研究提出一种新的数据挖掘方法用于从海量UGC中分析出其“热点话题词”和“局部特征词”之间的关联关系。首先，利用网页抓取工具从网上获得某个域相关的文档，并对文档内容实施分词操作。然后，基于分词结果，抽取网页文档中存在的域内信息词并组成新的数据集。最后，我们提出一种基于热点话题词和语义分隔符号的数据集切分方法来获得每个热点话题词相关的本地特征词数据集。并且在该数据集上，可以分析出特征词对于热点
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