【摘要】：針對常規(guī)技術(shù)對短文本聚類時出現(xiàn)的相似度計算準(zhǔn)確度較差、聚類結(jié)果不穩(wěn)定等問題,提出一種以HowNet語義詞庫和BTM主題建模為基礎(chǔ)的相似度計算方法,將兩者進(jìn)行線性組合,綜合考察短文本的相似性。建立基于聚類質(zhì)量和聚類差異度的聚類結(jié)果評價指標(biāo),進(jìn)行優(yōu)劣評價,過濾出質(zhì)量較好的結(jié)果,利用CSPA融合算法進(jìn)行聚類融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法提高了短文本相似度計算的準(zhǔn)確性,改進(jìn)了融合結(jié)果穩(wěn)定性。
[Abstract]:In order to solve the problems of poor accuracy and unstable clustering results in short text clustering by conventional techniques, a similarity calculation method based on HowNet semantic thesaurus and BTM topic modeling is proposed, which combines them linearly to comprehensively investigate the similarity of short texts. The evaluation index of clustering results based on clustering quality and clustering difference is established, the advantages and disadvantages are evaluated, the results with good quality are filtered out, and the CSPA fusion algorithm is used for clustering fusion. The experimental results show that the method improves the accuracy of similarity calculation of short text and improves the stability of fusion results.
【作者單位】： 武昌理工學(xué)院信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項目(2014CFB356)
【分類號】：TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

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