一种基于Word2Vec和句法依存树的文本特征构造方法

摘要

本发明涉及一种基于Word2Vec和句法依存树的文本特征构造方法，包括以下步骤：S1：对语料库中的文本数据进行预处理，并对句子进行句法分析得到句法依存树；S2：根据句法依存树合并依存词组；S3：对完成合并后的数据，利用Word2Vec训练词向量；S4：构造TF‑IDF特征向量；S5：对特征向量进行近义词拓展，根据近义词拓展情况对TF‑IDF特征向量进行特征值更新，完成文本特征的构造，用于输入机器学习模型，与现有技术相比，本发明具有避免重要特征丢失、提高文本特征表征能力等优点。