融合形态和语义相似度的对话短文本聚类

陈国梁; 贺樑; 胡琴敏; 杨静

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融合形态和语义相似度的对话短文本聚类

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智能对话系统是一种人机交互系统,其产生的对话文本是一种特殊的短文本并蕴含着丰富的信息.这类对话短文本具有口语化、输入错误、同音不同字以及同义不同字等特点,导致现有的经典聚类算法无法进行有效的处理.为了对这类对话短文本进行有效的聚类,提出一种形态和语义相似度相结合的短文本聚类算法,其中形态相似度采用字符串相似度,语义相似度基于How Net和Word Net词语知识库.通过在多种短文本数据集上实验结果表明,本文短文本聚类算法在中英文短文本数据集上均有较好的聚类效果.在小i机器人对话文本数据集上的聚类纯度指标相对于Kmeans算法和gcluto工具包中的算法分别有20%和7%的提高.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2015年第9期|1963-1967|共5页
作者
陈国梁; 贺樑; 胡琴敏; 杨静;
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作者单位

华东师范大学信息科学技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
智能对话系统; 短文本; 聚类算法; 形态相似度; 语义相似度;

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