一种基于复杂网络的短文本语义相似度计算

发布时间：2017-08-08 22:23

  本文关键词：一种基于复杂网络的短文本语义相似度计算

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【摘要】：将传统的文本相似度量方法直接移植到短文本时,由于短文本内容简短的特性会导致数据稀疏而造成计算结果出现偏差。该文通过使用复杂网络表征短文本,提出了一种新的短文本相似度量方法。该方法首先对短文本进行预处理,然后对短文本建立复杂网络模型,计算短文本词语的复杂网络特征值,再借助外部工具计算短文本词语之间的语义相似度,然后结合短文本语义相似度定义计算短文本之间的相似度。最后在基准数据集上进行聚类实验,验证本文提出的短文本相似度计算方法在基于F-度量值标准上,优于传统的TF-IDF方法和另一种基于词项语义相似度的计算方法。
【作者单位】： 中国人民大学信息学院;
【关键词】： 复杂网络 综合特征值 短文本 语义相似度
【基金】：国家自然科学基金(70871115)
【分类号】：TP391.1;O157.5
【正文快照】： 1引言文本聚类(Document clustering,or Text clus-tering)是指自动地将大规模数据集分组为多个类别,并使同一个类别中的文本信息之间具有较高的相似度,而不同类别之间的相似度较低[1]。作为文本挖掘的基础研究课题,文本聚类算法近年来得到系统研究及开发,并取得了一些良好的

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本文编号：642335