基于神经网络的文本聚类促进本体的构建

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通过使用SOM(Self—Orgahizing Map)进行聚类分析,得到自组织语义图,同时针对其中某些情况使用传统聚类算法k-medoids算法,在输出模块中确定每一类中的内容,以获得更为精确的结果并结合到本体内,用于解决由支持本体的构建和维护而引发的自动化问题。
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