基于语义的VSM模型改进

被引：9

作者：

苏喻 ^{[1
]}

郑诚 ^{[2
]}

马中杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

[2] 安徽大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机应用与软件 | 2011年 / 28卷 / 08期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

文本聚类; VSM模型; 特征向量; 语义;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

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。

引用

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页数：4