WordNet在文本聚类中的应用研究

饶洋辉; 叶良; 程洁

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针对文本聚类算法在应用方面存在的"维灾"、簇的命名以及大规模的问题,运用WordNet词典进行词列表的降维和词干化,提出并实现基于词性标注和WordNet相结合的并行文本聚类方法,最后和基于Porter词干化的文本聚类方法进行性能的比较。实验结果表明,该方法能大幅度降低词列表的维度,提高聚类的准确率和召回率,同时增强各个簇的可理解性。

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来源
《现代图书情报技术》 |2009年第10期|67-70|共4页
作者
饶洋辉; 叶良; 程洁;
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作者单位

1. 中国科学院国家科学图书馆 2. 中国科学院研究生院 3. 中国科学院计算机网络信息中心;

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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
WordNet; 词性标注; 文本聚类; 并行K-Means;

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