半监督语义动态文本聚类算法

来源 :电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wstpxx

【摘要】

：

针对传统的动态文本聚类将描述方式不同的同类文本划分到不同组中;以及聚类类别个数与真实类别数之间差距明显等问题,该文提出了一种半监督语义动态文本聚类算法(SDCS).该算

【作者】

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钱志森黄瑞章魏琴秦永彬陈艳平

【机构】

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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室

【出处】

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电子科技大学学报

【发表日期】

：

2019年6期

【关键词】

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动态文本聚类语义学习半监督文本聚类文本聚类 dynamic text clusteringsemantic learningsemi-supervised

【基金项目】

：

国家自然科学基金联合基金重点项目(U1836205),黔科合重大专项字([2018]3002),国家自然科学基金重大研究计划(91746116),贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001),贵州省科技重大专项计划(黔科合重大专项字[2017]3002),贵州省自然科学基金(黔科合基础 [2018]1035)

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针对传统的动态文本聚类将描述方式不同的同类文本划分到不同组中;以及聚类类别个数与真实类别数之间差距明显等问题,该文提出了一种半监督语义动态文本聚类算法(SDCS).该算法以语义表征文本的方式来捕获文本间的语义关系,在聚类过程中动态学习类别语义,让文本能根据语义准确聚类.同时该算法利用半监督聚类的方法对新类的产生进行监督,学习符合实际情况的聚类结果.实验结果表明该文提出的算法是有效可行的.

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