【摘 要】
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针对中文文本聚类受语义、语法、语境等因素的影响,在使用传统向量空间模型向量化表征后,文本向量之间相互独立,语义关系被忽略,影响聚类分析结果的问题,提出一种基于语义簇
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61540056)
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针对中文文本聚类受语义、语法、语境等因素的影响,在使用传统向量空间模型向量化表征后,文本向量之间相互独立,语义关系被忽略,影响聚类分析结果的问题,提出一种基于语义簇的中文文本聚类算法.该算法根据词共现的原理和语义相关性,首先使用词频-逆向文档频率(TF-IDF)方法求得特征词权重,利用特征词的搭配向量构建语义簇;然后使用特征词及其搭配词的权重,将特征词向语义簇中心进行空间变换,求得嵌入语义信息的文档向量;最后利用文档向量进行K-means聚类分析.实验结果表明,该向量化表示方法,能有效提高文本向量对文本语
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