【摘 要】
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针对传统文本聚类算法中存在语义相似度计算向量维度高、忽视特征词词频、位置、词距和语义缺失等问题,提出了一种基于词向量和多特征语义距离的文本聚类算法(M-W2-KS)。首先
【基金项目】
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安徽省自然科学基金青年项目“面向金融信息领域的文本情感分析研究”(051308085QF115),高校优秀青年人才支持计划重点项目“基于深度神经网络学习的融合模型词对齐研究”(GXYQZD2016275),合肥学院重点教学研究项目“基于SSH框架的智能实验报告管理系统设计与实现研究”(2018HFJYXM08).
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针对传统文本聚类算法中存在语义相似度计算向量维度高、忽视特征词词频、位置、词距和语义缺失等问题,提出了一种基于词向量和多特征语义距离的文本聚类算法(M-W2-KS)。首先使用Word2Vec训练语料库中的所有特征词,以向量形式进行表征;然后综合考虑特征词的词频、位置、词距信息以及特征词间的欧式距离,计算文本间的语义相似度,并将其应用到K-means算法中,实现文本的聚类。实验结果表明,运用M-W2-KS算法,可以有效提升聚类效果,使聚类结果更加准确。
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