期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2011.36.037

结合概率潜在语义分析的文本谱聚类方法研究

引用
传统谱聚类的相似矩阵建立在VSM(Vector Space Model)之上,该模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象.针对这一问题,提出一种用概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)来提取文本中隐含语义信息的方法,并构建文本集的相似矩阵,从语义的角度考虑了文本之间的相关性.实验结果表明,利用该方法得到的聚类精度有较大提高,结果要好于传统的谱聚类算法,从而验证了该方法的有效性.

文本聚类、概率潜在语义分析、谱聚类、相似矩阵

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TP391.1(计算技术、计算机技术)

中央高校研究生科技创新基金CDJXS11180012

2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

134-136,179

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

47

2011,47(36)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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