【摘 要】
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针对传统的基于支持向量机的高相似度英语词语自主选取系统一直存在选取效果差、精度低的问题,提出一种基于数据挖掘的高相似度英语词语自主选取系统设计方法。首先根据英语
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针对传统的基于支持向量机的高相似度英语词语自主选取系统一直存在选取效果差、精度低的问题,提出一种基于数据挖掘的高相似度英语词语自主选取系统设计方法。首先根据英语词语的相似度概念,计算出两个英语词语义项的最短路径与其距离最近的公共父节点之间的深度。利用数据挖掘法将英语词语文本特征选择转换为一个多目标优化问题;然后以英语词语特征维数最少、分类正确率相对最高为选取标准,采用蚁群算法找到英语词语的最优特征子集;最后通过建立神经网络分类器完成高相似度英语词语自主选取系统设计。实验结果证明,所提方法可以精确地选取出高相似度英语词语,且选取时间较短,实用性广泛。
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