【摘 要】
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目的:将词语的多种语义信息融合,提出多语义复合文本表示模型和基于该模型的文本聚类算法.方法:首先,利用高斯混合模型构建词语的多语义空间,计算词语的不同语义概率权重;其次,运用所有的语义概率加权词嵌入复合形成文本向量;最后,借助文本向量的多语义结构识别文本数据中的离群点,通过剔除离群点提升K-means算法的聚类性能.结果:多语义复合文本向量能够有效地去除冗余,突出文本的语义结构特征;实验表明,与其他文本聚类算法相比,本文提出的算法能够提高约3.57％ ～44.88％ 的聚类性能.结论:基于多语义复合表示模
【机 构】
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中国计量大学理学院,浙江杭州310018;中国计量大学标准化学院,浙江杭州310018
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目的:将词语的多种语义信息融合,提出多语义复合文本表示模型和基于该模型的文本聚类算法.方法:首先,利用高斯混合模型构建词语的多语义空间,计算词语的不同语义概率权重;其次,运用所有的语义概率加权词嵌入复合形成文本向量;最后,借助文本向量的多语义结构识别文本数据中的离群点,通过剔除离群点提升K-means算法的聚类性能.结果:多语义复合文本向量能够有效地去除冗余,突出文本的语义结构特征;实验表明,与其他文本聚类算法相比,本文提出的算法能够提高约3.57％ ～44.88％ 的聚类性能.结论:基于多语义复合表示模型的去离群点文本聚类算法具有更优性能.
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