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微博文本聚类是依据微博主题不同将描述同一类主题的微博文本汇聚到一起的过程。由于微博文本非常短,在使用常规的机器学习方法对微博短文本进行聚类时,常会出现严重的数据稀疏问题,继而对聚类性能产生影响。分析了中文微博文本的数据稀疏特征,并基于这一特征分析比较了几种中文微博文本表示及聚类方法,为中文微博文本聚类分析的难点问题提供了一定的解决途径。 相似文献
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文本自动聚类技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
自动聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习技术,在信息检索和数据挖掘领域得到了广泛的应用.探讨了文本聚类的定义和步骤,依据文本自动聚类的步骤分别对文本的处理、自动聚类算法以及文本聚类结果的评价进行了阐述. 相似文献
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基于《现代汉语语义分类词典》的文本聚类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了一种基于语义概念的高效中文文本聚类方法,该方法是从文本的本身出发,利用<现代汉语语义分类词典>的级类主题词,在高维的文本向量集中提取概念元组,形成表示聚类结果的高层概念,最后基于这些高层概念进行样本划分,从而完成整个文本的聚类过程.试验结果表明,该聚类算法有较好的聚类结果且有较高的执行效率. 相似文献
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文本聚类算法的质量评价 总被引：4，自引：0，他引：4
文本聚类是建立大规模文本集合的分类体系实例的有效手段之一。本文讨论了利用标准的分类测试集合进行聚类质量的量化评价的手段，选择了k-Means聚类算法、STC（后缀树聚类）算法和基于Ant的聚类算法进行了实验对比。对实验结果的分析表明，STC聚类算法由于在处理文本时充分考虑了文本的短语特性，其聚类效果较好；基于Ant的聚类算法的结果受参数输入的影响较大；在Ant聚类算法中引入文本特性可以提高聚类结果的质量。 相似文献
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由于向量空间模型在文本聚类中的应用,而必须对文本特征进行降维。本方法首先利用特征的概率分布计算特征之间的相似度,在此基础上对特征进行聚类;然后在文本聚类的结果上计算各个特征的信息增益值;最后在各个特征类上取出一定比例的最重要的特征达到特征选择的目标。实验表明,该改进算法在聚类的准确度方面较以前的方法有所提高,可以有效地用于文本自动聚类。 相似文献
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一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法 总被引：2，自引：0，他引：2
研究了一种基于动态自组织神经网络(The Dynamic Adaptive Self-Organizing Map Neural Network简称:DA-SOM)的两阶段中文文档聚类方法,第一阶段对中文文本向量进行DASOM训练,第二阶段对虚拟的坐标集聚类。该算法动态地组织DASOM,由文本的内容来决定模型的结构;与直接聚类相比,降低了计算时间;与基于静态SOM文本聚类相比,减少了输出层节点数,改善了聚类效果。通过数值实验对比表明该方法对中文文本聚类具有有效性。 相似文献
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随着信息技术和Web技术的发展,如何从海量的Web文本信息中找到自己所需信息已成为一个重要的研究领域。在众多信息获取方法中,聚类技术是一种被广泛应用的方法。总结了文本聚类算法的研究现状,比较了算法的主要差异和整体思想,并分析了各种方法的优劣,同时指出了文本聚类研究今后的发展趋势,即在粒子群聚类过程中融入其它传统聚类方法的思想,以提高聚类性能。 相似文献
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为了提高文本聚类的质量和效率,本文提出了一种基于本体图的文本聚类模型。该模型一方面利用本体图表示文本,获取更多、更深的文本语义信息特征,提高文本表示的准确性;另一方面从语法结构和语义内容两个角度综合衡量文本间的相似程度,增强计算的精确性和全面性。实验结果表明,该模型明显优于现有的文本聚类模型,获得了很好的聚类效果,提高了文本聚类的质量和效率,降低了聚类的时间复杂度和空间复杂度。 相似文献
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随着通信事业的快速发展,短信文本信息量非常巨大,乃至亿级,同时大类别短信文本中隐含着热点事件。现有聚类算法对海量短信文本进行聚类分析显得力不从心。利用短信文本在给定时间段中的内聚性,对待聚类的短信文本进行排序,并在聚类过程中清除孤立信息和小类别短信文本。实验表明,对于海量短信文本的大类别聚类效率是非常高的。 相似文献
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基于文本聚类与LDA相融合的微博主题检索模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段.其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素.文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型.实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题. 相似文献
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引入或然状态指数矩阵,对网络文本特征进行指数分离处理和挖掘优化导向性控制,提出一种引入或然状态指数矩阵优化控制的网络文本特征导向性挖掘新技术。对具有或然性的文本数据进行分离修补导向性挖掘聚类,在文本数据择取过程中,将不同文本分量元素进行初始化倾向性分类处理,由指数矩阵确定元素属性类别概率,从而确定多个导向性聚类中心,从而实现了对或然网络文本特征的准确挖掘。仿真实验表明,新的挖掘技术能有效提取到模凌两可的或然性弱聚类导向性分类特征,数据挖掘准确率达到99.97%,而传统方法是根本无法对这类文本特征进行有效挖掘,展示了算法的优越模糊数据处理价值。 相似文献
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[目的/意义]旨在为跨语言文本聚类研究提供参考。[方法/过程]首先,通过分句及计算每个句子的语义特征值确定文档的特征句集并进行文档向量表示;其次,将词旋转距离(Word Rotator’s Distance,WRD)的思路引入相似度计算步骤中,提出语义特征句向量距离(Semantic Feature Sentence Vectors’ Distance, SFSVD)相似度计算方法,获得不同文档间的相似度;最后,利用HAC聚类算法获得文本聚类的结果。[结果/结论]提出的汉语-俄语跨语言文本聚类方法对比现有方法,其Purity值和NMI值显著提升且表现稳定。基于语义特征句和SFSVD相似度计算方法能够较准确地表示文本信息,从而进一步提升汉语-俄语跨语言文本聚类的性能。 相似文献
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本文将数据挖掘算法应用干智能答疑系统中,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案并加以改进,传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同样依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意.为了克服这一缺点,提出一种改进的K-均值文本聚类算法.它在K-均值聚类过程中,向每一个聚类簇中的关键词自动计算添加一个权重,重要的关键词赋予较大的权重.经过实验测试.获得了一种基于子空闻变量自动加权的适合文本数据聚类分析的改进算法,它不仅可以在大规模、高维和稀疏的文本数据上有效地进行聚类.还能够生成质量较高的聚类结果.实验结果表明基于子空闻变量自动加权的K-均值文本聚类算法是有效的大规模文本数据聚类算法. 相似文献
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文本自动分类是文本信息处理中的一项基础性工作。将范例推理应用于文本分类中,并利用词语间的词共现信息从文本中抽取主题词和频繁词共现项目集,以及借助聚类算法对范例库进行索引,实现了基于范例推理的文本自动分类系统。实验表明,与基于TFIDF的文本表示方法和最近邻分类算法相比,基于词共现信息的文本表示方法和范例库的聚类索引能有效地改善分类的准确性和效率,从而拓宽了范例推理的应用领域。 相似文献
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文本聚类是文本数据挖掘的一个重要内容,同时也广泛应用于文本挖掘和信息检索领域。为了克服目前常用的向量空间模型中词条独立性假设的缺点,提出了基于潜在语义标引（LSI）的文本聚类方法,并详细阐述了其基本流程和各步骤的具体实现。 相似文献
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[研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题的实体相似度,再取文本词向量与话题中心余弦相似度的最大值作为词向量相似度,二者结合判断文本所属话题。在聚类过程中利用时间窗口策略实现话题中心和成员文本的动态更新。同时,计算文本词熵,生成话题的词熵和列表,实现话题主题词提取和演化跟踪。实验以新冠疫情新闻为数据实现话题在线检测,并展示了话题主题词的演化和跟踪过程。[研究结论]实验表明,与传统相似度计算方法相比,组合相似度能够获得更好的聚类效果,聚类过程中提取出的话题主题词也正确地反映了原始数据的热点话题内容。 相似文献