【摘 要】
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文本聚类在很多领域都有广泛的应用,传统的文本聚类方法由于并不考虑语义因素,得出的聚类效果并不理想。利用语义对VSM模型进行变换,即基于语义对VSM模型的各维进行扭曲,将原
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(11040606M133)
论文部分内容阅读
文本聚类在很多领域都有广泛的应用,传统的文本聚类方法由于并不考虑语义因素,得出的聚类效果并不理想。利用语义对VSM模型进行变换,即基于语义对VSM模型的各维进行扭曲,将原本的正交坐标系基于语义变换为斜角坐标系,然后将文本的特征向量映射到变换后的VSM模型上再进行聚类,相对减小语义相关的特征向量间的语义距离,从而提高了文本聚类的召回率与查准率,并使得聚类的结果更加语义化。
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