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基于偏向相似性的自然语言关联和聚类研究

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聚类按关联进行分类,关联和聚类分析的基础是相似性计算.通常相似性是指绝对相似性,具有对称性.但自然语言研究中发现大部分规律都是偏向的,具有不对称性,需要用偏向的思路来考察不对称的关联和聚类策略:以类似条件概率的概率蕴涵指标来描写特征间的不对称关联,并在此基础上定义优势关系、紧密关系、控制中心、中途岛等关联特性;基于偏向相似性的聚类策略,从而能更好地处理语言本体研究中的“假性孤立点”、数据稀疏问题和家族象似性类型的聚类.

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来源
《第十五届全国计算语言学学术会议（CCL2016）暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（NLP-NABD-2016）》||1-10|共10页
会议地点烟台
作者
Chen Zhenning; 陈振宁; Chen Zhenyu; 陈振宇;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
自然语言处理; 偏向相似性; 关联分析; 聚类分析;

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中文文献
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专利

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