【摘 要】
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针对汽车造型智能设计领域中如何有效提取用户需求的问题,提出一种融合多特征TFIDF(词频-逆向文件频率)文本分析的汽车造型需求提取方法。首先,通过基于互信息与边界自由度获
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目(LGF18F020011)
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针对汽车造型智能设计领域中如何有效提取用户需求的问题,提出一种融合多特征TFIDF(词频-逆向文件频率)文本分析的汽车造型需求提取方法。首先,通过基于互信息与边界自由度获取大量未登录的专业词汇,优化和修正简单分词后的词汇;然后针对经典TFIDF算法的局限性,引入词汇特征因素与情感特征因素,获取用户需求特征候选集;最后根据设定的阈值得到有效的用户需求。实验结果表明,融合多特征TFIDF文本分析算法在特征提取方面有一定优势,能有效提取文本中关于汽车造型的用户需求。
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