基于语义相关度的中文文本聚类方法研究

发布时间：2017-07-03 16:02

  本文关键词：基于语义相关度的中文文本聚类方法研究

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【摘要】：[目的/意义]在基于向量空间模型的文本聚类中,文本相似度计算忽略特征项间语义关联,针对此问题,提出一种改进的语义文本相似度计算方法。[方法/过程]新方法利用维基百科知识库计算语义相关度,结合特征项在文本中的表示权重,构造文本相似度语义加权因子,并进行K-means文本聚类实验。[结果/结论]与传统的余弦相似度相比,改进后的语义文本相似度应用在文本聚类上,能有效提高聚类的准确度。[局限]语义相关度的计算没有对词语进行消歧处理。
【作者单位】： 西安电子科技大学经济与管理学院;
【关键词】： 维基百科 语义相关度 文本相似度 文本聚类
【基金】：国家自然科学基金项目“基于复杂网络的中文文本语义相似度研究”的成果,项目编号:71373200
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 随着网络通信技术的不断发展以及计算机的普及应用,网络社会产生了海量的数据信息。作为国内互联网文档信息的主要内容形式,中文文本的信息处理能够帮助用户快速、准确获得所需信息。通过聚类可以有效地管理文本数据,而文本间相似性度量是文本聚类的重要基础。文本相似度通过

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