本文關(guān)鍵詞：基于語義相似度的文本聚類研究

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【摘要】：【目的】為解決傳統(tǒng)的文本聚類無法充分挖掘文本資源語義信息以及相似度矩陣高維性、稀疏性等問題,并進(jìn)一步改善文本聚類質(zhì)量,提出基于語義相似度的文本聚類方法。【方法】通過《同義詞詞林?jǐn)U展版》計算詞語的語義相似度并得到文本語義相似度矩陣,根據(jù)文本語義相似度矩陣進(jìn)行譜聚類,將文本聚集為文本簇。【結(jié)果】利用復(fù)旦大學(xué)文本語料庫與搜狗文本語料庫中的文本資源作為數(shù)據(jù)來源分別對傳統(tǒng)聚類算法與本文提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,當(dāng)聚類個數(shù)為10時,本文算法的準(zhǔn)確率最高,并且Purity值高于傳統(tǒng)聚類算法的Purity值�！揪窒蕖俊锻x詞詞林?jǐn)U展版》中包含的領(lǐng)域術(shù)語不完整,部分相似度計算結(jié)果需要手工進(jìn)行調(diào)整�！窘Y(jié)論】該方法考慮了詞語間語義關(guān)系,充分挖掘文本主體潛在信息,并且改善了聚類質(zhì)量,為文本聚類和推薦提供了一條新途徑。
【作者單位】： 吉林大學(xué)管理學(xué)院;內(nèi)蒙古大學(xué)圖書館;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“語義網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下數(shù)字圖書館資源多維度聚合與可視化展示研究”(項(xiàng)目編號:71273111)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言Web2.0時代,文本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長[1]。文本聚類作為一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,可以對文本信息進(jìn)行有效的組織、分類和導(dǎo)航[2],從而保證用戶對知識進(jìn)行有效、便捷的獲取。然而,文本聚類過程中,采用向量空間模型計算文本間相似度的方法受共現(xiàn)特征詞影響較大[3],易造成描

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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5 劉寒磊;關(guān)毅;徐永東;;多文檔文摘中基于語義相似度的最大邊緣相關(guān)技術(shù)研究[A];全國第八屆計算語言學(xué)聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（JSCL-2005）論文集[C];2005年

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7 陳明;鹿e，

本文編號：1251991