【摘 要】
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该文从面向大规模的中文文本,在文本的聚类和文本的摘要方面展开了研究与探索：首先,针对文本的聚类算法,作了相关的研究.中文文本的聚类有多种方法.该文着重对人工神经网络算
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该文从面向大规模的中文文本,在文本的聚类和文本的摘要方面展开了研究与探索：首先,针对文本的聚类算法,作了相关的研究.中文文本的聚类有多种方法.该文着重对人工神经网络算法和新兴的蚂蚁算法进行研究和分析比较.在人工神经网络算法方面,以自组织映射（Self0OrganizingMaps,SOM）为基础结合模糊聚类的算法,实现了多层次的文本聚类,收到了较好的效果.人工神经网络算法作为经典的算法有自己的优点,采用蚂蚁算法可以实现文本聚类的目的.该文用蚂蚁聚类算法进行文本聚类.并且,文中对蚂蚁算法的聚类特性与SOM作了相应的比较,在文本的聚类方面,不但蚂蚁算法可以达到SOM的效果,而且,在某些方面还能比SOM表现出更好的性能.其次,针对目前聚类仅仅提交数字类别的问题,该文对文本类别自然语言的标识做了有益的实验得到较为理想的结果.由于SOM与蚂蚁算法的聚类特性不同,所以在标识概念时采用了不同的方式.标识类别概念有利于更好地展示聚类结果和文本后期处理.
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