基于软信息的结构化转换 (2014年)

随着文本信息（软信息）对多传感器信息融合的影响不断加深，如何形成一个有效的软信息结构化转换模型，给予计算机和传感器更多可融合的结构化软信息，成为了一个重要的任务。针对软信息结构化问题，即文本表示问题，首先对文本分类技术中向量空间模型的TF-IDF权重进行研究；然后针对其结构化有效性方面的不足，通过引入事件全局权重和信息增益对TF-IDF权重进行特征项关于文本主旨的信息及特征项在文本类间的分布信息补充、完善和实现软信息的结构化表示；最后通过实验验证了该改进方法对软信息结构化转换的可行性和有效性。