【摘 要】
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针对基于传统层次聚类构建概念分类只能生成二叉树形式结果的限制,提出一种新的评论集概念分类构建方法.首先,使用主题模型对评论集进行描述,选出评论集中最具代表性的主题词
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江鸿程计算机系统有限公司
【基金项目】
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国家“核高基”重大科技专项课题(2010ZX01042-002-003);国家自然科学基金项目(60703040);浙江省重大科技专项(2011C13042,2013C01046)
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针对基于传统层次聚类构建概念分类只能生成二叉树形式结果的限制,提出一种新的评论集概念分类构建方法.首先,使用主题模型对评论集进行描述,选出评论集中最具代表性的主题词作为候选概念词.接着,使用WordNet提取概念词间的语义关系,并计算概念词间的语义距离.最后,对概念词进行多路层次聚类,生成概念分类.此外,还提出一种新的概念分类构建性能评价标准,并使用该标准在用户评论数据集上将提出方法与基本层次聚类方法进行了比较,结果表明使用多路层次聚类的方法能够获得与目标概念分类更高的相似度.
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