【摘 要】
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词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在各自词义归纳模型上的优势,提
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（kj1500920,kj1500916）, 国家自然科学基金项目（61603065）资助
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词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在各自词义归纳模型上的优势,提出一种新的融合距离度量和高斯混合模型的聚类算法,以期利用两种聚类算法分别在距离度量和数据分布计算上的优势,挖掘数据的几何特性和正态分布信息在词义聚类分析中的作用,从而提高词义归纳模型的性能。实验结果表明,所提混合聚类算法对于改进词义归纳模型的性能是十分有效的。
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