【摘 要】
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文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用,该技术经过多年的发展,已产生了一系列的理论成果。本文在前人研究成果的基础上,探索了一种新的中文聚类方法。本文先提出
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文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用,该技术经过多年的发展,已产生了一系列的理论成果。本文在前人研究成果的基础上,探索了一种新的中文聚类方法。本文先提出了一种中文分词算法,用来将中文文本分割成独立的词语。再对处理后的语料使用Word2Vec工具集,应用深度神经网络算法,转化为对应的词向量。最后,将词向量之间的余弦距离定义为词之间的相似度,通过使用K-means聚类算法将获取的词向量进行聚类,最终可以返回语料库中同输入词语语意最接近的词。本文从网络上抓取了2012年的网络新闻数据,应用上述方法进行了实验,取得了不错的实验效果。
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