基于谱聚类的文本相似性研究
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现

基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现文本聚类是一种将文本数据分组为相似群体的机器学习方法。
在本文中,我们将研究和实现一种基于文本相似度计算的文本聚类算法。
这个算法将根据文本之间的相似性将文本数据分成多个群体,并且可以应用于多个领域,如文本分类、信息检索和推荐系统。
一、文本相似度计算最简单的方法是使用词袋模型。
我们将所有文本中的词语构建一个词表,然后对文本进行向量化,其中向量中的每个元素表示对应词语的出现次数。
然后,我们可以使用余弦相似度计算两个文本向量之间的相似性。
二、文本聚类算法1.数据预处理:首先,我们需要对原始文本数据进行预处理,包括去除无用的标点符号、停用词和数字。
我们还可以进行词干提取或词形还原,以减少特征数量和词语形态的差异。
2. 特征提取:在该步骤中,我们将每个文本转化为向量表示。
我们可以使用词袋模型,或者更高级的词嵌入模型(如Word2Vec或BERT)来提取有意义的特征。
3.相似度计算:使用选择的文本相似度度量方法计算每个文本对之间的相似度。
我们可以通过计算所有文本对的相似度矩阵来加快计算过程。
4.聚类算法:在此步骤中,我们将使用聚类算法将相似文本分组到不同的簇中。
常见的聚类算法包括层次聚类、K均值聚类和谱聚类。
我们可以根据应用场景和数据特点选择适合的聚类算法。
5. 聚类评估:在文本聚类过程中,我们需要评估聚类的质量。
常见的评估指标包括轮廓系数、互信息和F-measure。
三、算法实现我们可以使用Python中的机器学习库进行文本聚类算法的实现。
首先,我们可以使用NLTK或Spacy等工具进行文本的预处理工作。
接下来,我们可以使用sklearn库来实现特征提取、相似度计算和聚类算法。
最后,我们可以使用scikit-learn库中的评估指标来评估聚类的质量。
在实际应用中,我们可以通过调整预处理、特征提取和聚类算法的参数来优化文本聚类的性能。
我们还可以选择合适的聚类算法和相似度度量方法来适应不同的数据特点和领域。
基于知识图谱和深度学习的情感与文本相似性计算研究

基于知识图谱和深度学习的情感与文本相似性计算研究随着互联网的发展,大数据的普及,如何快速地高效地处理大量的文本和情感信息成为研究重点之一。
传统的文本处理方法主要通过简单的标签提取和模式识别来判断文本的性质和情感,但是这些方法无法胜任复杂的文本处理任务。
另外,传统的文本分类方法往往只考虑单个的文本特征,而缺少对文本间关系的分析和理解。
近年来,基于知识图谱和深度学习的情感与文本相似性计算成为了研究的热点。
一、知识图谱知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形化工具,它将实体之间的关系以及实体的属性进行表示和存储,从而形成一个具有语义关联的知识网络。
这里的知识可以是任何领域的知识,例如人物、地理位置、商业等。
知识图谱的最大特点是实现了不同知识之间的表达和链接,可以进行跨领域的信息交流,获取更全面的知识信息。
在情感与文本相似性计算中,知识图谱可以用来表示文本集合的主题和语义关联性,同时可利用它来进行连续性特征的提取,比如情感词的情感强度、情感归属等。
对于文本中存在的歧义性和复杂性的语言表达,知识图谱还可以结合实体描述和灵活的关系联想,追溯实体之间的语义关联链。
因此,知识图谱不仅可以用于文本分类和情感分析,而且可以用于多领域的知识推理和扩展。
二、深度学习深度学习是一种机器学习算法,它构建多层神经网络来模拟复杂的非线性函数。
深度学习可以处理大规模高维度的数据,利用自定义的算法对数据进行自动特征提取和分类。
深度学习的最大特点是需要大量的数据和计算资源,但是它的处理能力非常强大,可以广泛应用于图像识别、自然语言处理和数据挖掘等领域。
在情感与文本相似性计算中,深度学习可以用于文本特征的提取和表示。
对于情感分析、正负面分类等任务,可以利用深度学习方法来训练分类模型。
对于文本相似性计算任务,可以使用深度学习方法来生成文本的向量表示。
在深度学习领域,有一些强大的预训练模型(例如BERT、GPT-2等),它们可以在大量数据和计算资源上的预训练,然后在小数据和计算资源上进行微调。
基于谱聚类的文本相似性研究

关 键 词 : 义相 似性 ; 义结 构 ; 在 语 义 分 析 ; 聚 类 ; 义 空 间 语 语 潜 谱 语
中图分类号 : 31 TP 0
文献标识码 : A
文 章 编 号 : 6 27 0 ( 0 2 0 30 4 — 3 1 7 — 8 0 2 1 ) 0 —0 9 0
的 特 征 向量 “ 略 ”了 , 忽 即忽 略 了语 义 相 关 性 较 弱 的词 , 保
( 中词 语 本 身 的 相似 性 度量 为 1 : 其 )
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优 化 后 的词 一词 语 义 相似 度 矩 阵 w 表示 为
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第1卷 第3 1 期 2 1年 3 02 月
软 件 导 刊
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基 于 谱 聚 类 的文 本 相 似 性 研 究
戴 斌
( 国矿 业 大学 计算机 科 学与技 术 学 院 , 州 2 1 1 ) 中 徐 2 1 6
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由于 词语 关 系 矩 阵 的 维 数 比较 高 , 原 始 的 词 语 关 系 将
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矩阵 M埘 按照奇异值分解为M : U> x , : 其中u , …
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文 对 原 始 的词 语 关 系矩 阵进 行 潜 在语 义 分 析 , 用 近 似 矩 利
摘 要 : 了克服 自然语言表达形式的 多样性和 文本 分类的粗略性 , 为 将潜在 语义分析 和谱聚类 方法结合起 来对语料
基于功率谱分析的文本相似性判别系统研究与实现的开题报告

基于功率谱分析的文本相似性判别系统研究与实现的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的快速发展和数据爆炸式增长,数据信息已经成为人们生产和生活中必不可少的一部分。
在海量数据中,文本信息占有重要的地位,因为文本可以直接表达人们对世界的观察和看法,是人们交流思想和传播知识的重要媒介。
在文本信息的处理中,文本相似性判断是一项基础性工作。
它可以帮助人们快速检索和分类文本,提高信息检索效率和准确率。
相似性判断的方法有很多种,如基于文本直接比较、基于向量空间模型、基于Word2Vec模型、基于深度学习模型等。
不同的方法各有优缺点,但其中一些方法计算时间较长、计算量大,特别是针对大规模文本数据的相似性判断,计算复杂度更高,难以得到实时的处理结果。
为此,本研究将研究并实现基于功率谱分析的文本相似性判别系统,该系统将利用功率谱分析的算法快速、准确地进行文本相似性判断。
相比传统的文本相似性判断方法,基于功率谱分析的文本相似性判别系统具有计算量小、计算速度快的优势,可以在更短的时间内完成文本相似性判断任务。
二、研究内容和计划1. 研究相关算法理论和技术本研究将研究功率谱分析算法的原理及其在文本相似性判断中的应用。
此外,还需要掌握Python语言、Numpy、Scipy等科学计算工具的使用。
2. 构建文本相似性判断模型本研究将在Python环境下,基于功率谱分析算法,构建文本相似性判断模型。
该模型将主要包括数据预处理、特征提取、模型训练等模块。
3. 实现文本相似性判别系统本研究将通过设计界面和功能模块的方式实现基于功率谱分析的文本相似性判别系统。
该系统将具有用户友好的界面、快速的响应时间和准确的判别结果。
4. 进行实验验证本研究将通过大规模的文本数据集,进行模型验证和文本相似性判断准确性的实验。
实验过程中需要对模型进行优化和调整,以达到最佳的性能表现。
同时,还需要对系统进行功能测试和用户体验评估。
三、存在问题及解决途径1. 数据集的选择和预处理由于文本数据集非常庞大,因此数据集的选择和预处理是该研究的一个重要问题。
一种基于语义相似度的文本聚类算法_孙爽

w t ( c, p ) =
[B+
(1-
B)
E E( p)
](
d( p ) + d( p )
1) A
[ I C( c) - I C( p ) ] õ T ( c, p )
( 2)
式中: d ( p ) 为p 节点在层次结构中的深度; E( p ) 为
p 节点的子节点个数; E 为整个层次结构的平均密
档中出现过的名词, 而且各个名词互不相同。 1. 3 聚簇的概念列表表示
把聚类簇中的所有文档视为一个大的文档, 于 是聚簇也可以用概念列表表示。一个元组( w i, f i) 中, w i 为在聚簇中出现过的单词, f i 为单词w i 在聚 簇中出现的次数除以聚簇中文档的个数。
2 相似度的计算
2. 1 单词间相似度的计算
到 c2 最短路径上所有节点的集合。L Sup er( c1, c2)
为概念 c1, c2 最底层的上位概念; p arent( c) 是概念 c
的父概念, 但是这种方式只能处理单词只有一种含
义的情况。因此, 本文对单词间语义距离的计算作
了延伸, 以便处理单词含有多种含义的情况。
两 个概念节点 c1 , c2 的距离就是沿着最短路径
Clustering Method Based on Semantic Similarity
S un Shuang, Zhang Y ong
( Co llege o f Infor mation Science and T echno log y, N anjing U niver sity of A ero naut ics & A stro naut ics, N anjing , 210016, China)
使用谱聚类算法解决文本聚类集成问题

2010年6月Journal on Communications June 2010 第31卷第6期通信学报V ol.31No.6使用谱聚类算法解决文本聚类集成问题徐森1,2,卢志茂1,顾国昌1(1. 哈尔滨工程大学模式识别与自然计算研究室,黑龙江哈尔滨 150001;2. 盐城工学院信息工程学院,江苏盐城 224000)摘 要:采用2个不同的谱聚类算法解决文本聚类集成问题。
为使算法可扩展到大规模应用,基于代数变换,通过求解小规模矩阵的特征值分解问题避免了大规模矩阵的特征值分解问题,有效降低了2个谱聚类算法的计算复杂度。
分别从矩阵扰动理论和图上的随机游走的角度解释了2个算法的有效性。
在真实文本集上的实验结果表明:提出的代数变换方法是有效的,该方法可以有效提高谱聚类算法的运行效率;该聚类集成谱算法比其他常见的聚类集成算法更优越、更高效,可以有效解决文本聚类集成问题。
关键词:聚类集成;文本聚类;谱聚类;矩阵扰动理论;图上的随机游动中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1000-436X(2010)06-0058-09Spectral clustering algorithms for documentcluster ensemble problemXU Sen1,2, LU Zhi-mao1, GU Guo-chang1(1. Pattern Recognition and Natural Computation Lab, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China;2. Scholl of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng 224000, China)Abstract: Two spectral clustering algorithms were brought into document cluster ensemble problem. To make the algo-rithms extensible to large scale applications, the large scale matrix eigenvalue decomposition was avoided by solving the eigenvalue decomposition of two induced small matrixes, and thus computational complexity of the algorithms was ef-fectively reduced. Experiments on real-world document sets show that the algebraic transformation method is feasible for it could effectively increase the efficiency of spectral algorithms; both of the proposed cluster ensemble spectral algo-rithms are more excellent and efficient than other common cluster ensemble techniques, and they provide a good way to solve document cluster ensemble problem.Key words: cluster ensemble; document clustering; spectral clustering; matrix perturbation theory; random walk on graph1引言聚类分析可以发现无结构文本集中的“潜在概念”(latent concept),并用这些概念来给出文本集的概要或者标签,因此,它可以有效地组织和搜索大规模文本集。
基于聚类算法的文本分类研究

基于聚类算法的文本分类研究文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
它的基本任务是将给定的文本分成不同的类别,这对信息检索、舆情分析、垃圾邮件过滤等应用具有重要意义。
随着社交媒体和互联网技术的不断发展,海量文本数据也不断涌现,如何高效、准确地对这些文本进行分类成为了研究的热点之一。
本文主要探讨基于聚类算法的文本分类研究。
聚类算法是一种常见的无监督学习算法,在数据挖掘、模式识别等领域得到广泛应用。
在文本分类中,聚类算法可以通过自动对数据集进行分组,找到数据点间的相似性,从而实现文本的自动分类。
一、文本分类的基本方法文本分类的基本方法通常分为两种:有监督学习和无监督学习。
有监督学习指的是,需要预先定义好分类的标签和特征,在已知数据集的情况下,通过机器学习算法让机器学习分类的规则,从而对未知数据进行预测。
常见的有监督学习算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
无监督学习则不需要预先定义标签和特征,它可以自动从未分类的数据中发现类别以及类间关系。
常见的无监督学习算法包括聚类、主题模型、关联规则挖掘等。
在文本分类中,有监督学习需要人工定义分类标签和特征,需要大量的标注数据和专业知识,难度较大。
而无监督学习可以自动、高效地对文本进行分类,不需要先验标签,更加适合大规模、多样化的文本分类任务。
因此,聚类算法也成为了文本分类中常用的无监督算法之一。
二、聚类算法的基本原理聚类算法是一种经典的无监督学习算法,它的基本思想是将数据分成有意义的组或簇。
在文本分类中,聚类算法可以自动发现文本数据集中的不同主题或类别,从而实现文本的自动分类。
聚类算法包括层次聚类和划分聚类两种类型。
层次聚类是一种自底向上的聚合方法,常见的算法有凝聚层次聚类(AGNES)和分裂层次聚类(DIANA)等。
划分聚类是一种自顶向下的划分方法,常见的算法有K-Means、DBSCAN、谱聚类等。
在聚类算法中,距离度量是关键的因素之一。
距离度量常用的有欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。
基于谱聚类的文本相似性研究

基于谱聚类的文本相似性研究
戴斌
【期刊名称】《人天科学研究》
【年(卷),期】2012(011)003
【摘要】为了克服自然语言表达形式的多样性和文本分类的粗略性,将潜在语义分析和谱聚类方法结合起来对语料库进行处理,构造一个语义空间,最终使用向量空间模型对文本进行相似性计算。
实验证明,该方法可有效提高语义相似性计算的准确度。
【总页数】3页(P49-51)
【作者】戴斌
【作者单位】中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于Simhash算法的海量文本相似性检测方法研究 [J], 任民山;蔡红霞
2.基于关键词重提取的密文文本相似性度量方法研究 [J], 李志华;陈超群;李村;胡振宇;张华伟
3.基于谱聚类的文本相似性研究 [J], 戴斌
4.基于文本相似性匹配的计算机辅助翻译软件研究 [J], 何斌
5.基于稀疏子空间聚类的文本谱聚类算法研究 [J], 原虹
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文本相似度计算研究进展综述

文本相似度计算研究进展综述
文本相似度计算方法可以分为基于词袋模型和基于语义表示模型两大类。
基于词袋模型的方法通常将文本表示为一个词的向量空间模型,然后通过计算向量之间的相似度来衡量文本相似度。
常见的基于词袋模型的方法有余弦相似度、TF-IDF等。
然而,基于词袋模型的方法忽略了词与词之间的关联和语义信息,导致无法准确捕捉文本的语义信息。
因此,近年来,研究人员提出了基于语义表示模型的文本相似度计算方法。
这些方法利用神经网络模型将文本表示为低维的语义向量,然后通过计算向量之间的距离或相似度来衡量文本相似度。
其中,基于预训练模型的方法在文本相似度计算任务中取得了显著的效果。
这些方法使用预训练的语言模型(如BERT、GPT)来编码文本,并通过微调模型来学习文本之间的语义相似度。
这些方法不仅能够提取文本的语义信息,还能够捕捉文本中的语法和上下文信息,从而提高文本相似度计算的准确度。
此外,近年来还有一些基于图网络的文本相似度计算方法。
这些方法将文本表示为图结构,并利用图神经网络模型来学习图结构中节点之间的语义关系,从而计算文本之间的相似度。
这些方法在处理长文本和具有复杂结构的文本时具有较好的性能。
综上所述,文本相似度计算是一个复杂且关键的任务,当前的研究主要集中在基于语义表示模型的方法上,特别是基于预训练模型和图网络的方法。
未来的研究方向可以包括提出更加有效的特征表示方法、改进模型
的训练算法,以及结合多模态信息进行文本相似度计算等。
总体而言,文本相似度计算研究的发展将会促进自然语言处理技术的进一步发展。
谱聚类中的相似度矩阵研究

如 果 R( V ) , 将 V 和 V 归 为 一 类 , 果 R V , j=1 就 如
实 践 与经 验
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谱 聚 类 中 的相 似 度 矩 阵研 究
刘 志伟
( 州 大 学 物 理 与 电 子 信 息 T 程 学 院 , 州 3 5 3 ) 温 温 2 0 5
摘 要 : 以谱 聚 类 算 法 为 理 论 基 础 , 图 的 分 割 问 题 构 造 合 适 的 相 似 度 矩 阵。 造 四种 相 似 度 矩 阵 , 对 构 并 进 行 实验 分 析 。 实验 结 果 表 明 , 的 相似 度 矩 阵 对 图 的 分 割 是 非 常 有 效 的 。 好
现 计 机 21- 囝 代 算 0o 1 1
关 键 词 :谱 聚 类 ;最短 距 离;边 聚 类 系数 ; 类 ; 式 识 别 聚 模
0 引 言
聚类 分 析 是 多 元 统 计 分 析 和模 式 识 别 研 究 的一 个 重 要 内容 . 年 来 已 经 提 了许 多 聚类 算 法 . 如 模 糊 多 例 C均 值 聚 类 和 K 均值 聚 类 等 .但 是 这 些 算 法 大 都 需 假 定 待 聚 类 的对 象 具 有 某 些 特 征 .且 多 数 情 形 下 只 能 得
实 验 l 边 聚 类 系 数 : 边 聚类 系 数 的定 义 : 两点 共 存 角 形 的 个 数/ 点 两 度 的最 小 值 如 图 1中 . 于边 A AB 同时 在 角 形 对 B.
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现

基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现文本聚类是文本数据挖掘的重要任务之一,其目标是将具有相似主题或语义的文本分组在一起。
近年来,随着大数据的迅速增长,基于文本相似度计算的文本聚类算法成为热门的研究方向之一、本文将探讨基于文本相似度计算的文本聚类算法的研究与实现。
首先,我们需要明确什么是文本相似度。
文本相似度是用来衡量两个或多个文本之间相似程度的指标。
在文本聚类任务中,文本相似度常用于比较两篇文本之间的相似程度,从而决定是否将它们分配到同一个簇中。
一种常用的文本相似度计算方法是基于词袋模型的方法。
该方法将文本表示为一个词项向量,向量的每个维度表示词汇表中的一个词项,值为该词项在文本中的出现次数。
通过计算两个文本向量之间的余弦相似度,可以得到它们之间的相似度分数。
基于词袋模型的文本相似度计算方法虽然简单有效,但忽略了词项的上下文信息。
为了更好地捕捉文本的语义信息,可以使用词嵌入模型,如Word2Vec或词向量来表示文本。
在基于文本相似度计算的文本聚类中,一种常用的算法是层次聚类算法。
层次聚类算法通过构建一个层次树来组织文本之间的相似度关系。
最常见的层次聚类算法是凝聚式层次聚类算法和分裂式层次聚类算法。
凝聚式层次聚类算法从每个文本单独作为一个簇开始,然后逐步合并最相似的簇,直到形成一个包含所有文本的簇。
合并簇的相似度可以根据文本的相似度计算得到。
分裂式层次聚类算法则从所有文本作为一个簇开始,然后逐步将最不相似的文本分裂成两个簇,直到每个簇只包含一个文本。
除了层次聚类算法,K均值聚类算法也常用于基于文本相似度计算的文本聚类任务中。
该算法将文本样本随机分配到K个初始簇中,然后通过迭代计算每个文本与每个簇中心之间的相似度,将文本重新分配到最近的簇中,直到簇分配不再发生变化。
在实现基于文本相似度计算的文本聚类算法时,我们可以使用Python编程语言和一些开源库实现。
例如,可以使用NLTK库来进行文本预处理,如词干提取、停用词去除等。
使用谱聚类算法解决文本聚类集成问题

通
信
学
报
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21 00年 6 iai n o nc t s o
使用谱聚类算法解决文本聚类集成 问题
徐 森 - . ,卢志茂 ,顾 国昌
(.哈尔滨 工程 大学 模式 识别 与 自然计 算研究 室 ,黑龙江 哈尔滨 100 ;2 1 50 1 .盐城 工学 院 信 息工 程学 院 ,江 苏 盐城 2 40 ) 20 0
sl c ovedo ume l t n e ntcusere s mbl r l m . ep ob e
Ke r s cu tr n e l ; o u n u tr g s e t l lsei g mar e tr a o e r ; a d m l ng a h y wo d : l s s mbe d c me t l s i ; p cr u tr ; t x p r b t n t o y rn o wak o rp ee c en ac n i u i h
2 S h lo nomainEn ie r g Ya c e gI si t f eh oo y Y c e g2 4 0 , ia . c ol f fr t gne n , n h n n tueo c n lg , a hn 2 0 0 Chn ) I o i t T n
Ab t a t T p c a l se i g a g rt mswe e b o g ti t o u n l se n e l r b e T k ea g — s r c : wo s e t l u t r l o h r r u h o d c me t u t r s mb e p o l m. o ma e t l o r c n i n c e h rtm s x e sbe t r e s a ea p i ai n , el g c l t x eg n a u e o o i o sa od d b o vn e i h tn i l o l g c l p l t s t a e s ae mar ie v l e d c mp st n wa v i e y s l i g t e a c o h r i i h e g n au e o o i o ft d c d s l marx s a d t u o ua i n l o lx t ft e a g r h se - i e v l e d c mp s n o i t wo i u e mal ti e , n sc mp t t a mp e i o l o t mswa f n h o c y h i f c ie yr d c d Ex e me t n r a — rd d c me t ess o t a eag b a cta so ma o t o a i l r e t l e u e . p r n so lwo l o u n t h w h t e r i n f r t n me d i f sb ef v i e s h t l r i h se o i c u d e e t e y i ce s e e c e c f s e ta l o t ms b t ft e p o o e l s r e s mb e s e ia l o t o l f ci l n r a e t f i n y o p c rla g r h ; o h o r p s d cu t n e l p c l g — v h i i h e a
聚类分析中的相似度研究

所有元素相似度 的最小值 ; E M算法利用某种概率密度函数来度量数据与类之间的相似度等等。 在实际的聚类问题 中, 存在很多与相似度有关的问题 。比如 , 当数据的属性具有不同权重时 , 如何
聚类 , 也 称作无 监督 分类 , 是数 据 挖 掘 的 重要 组 成 部 分 , 目前 已经 在 很 多领 域 取 得 了成 功 的应 用 。 聚类 分 析 的 目的是 通过 将有 限 的数 据集 分成 多个 具 有 同质 的 “ 簇” ( 即不 同的类 ) , 来发 现 隐 藏 的 、 潜 在
计 算 相似度 。如果没 有任何 关 于属性 重要 性 的先验 信息 , 毫 无 疑 问我们 会认 为所 有属 性 都应 当平 等对
待, 但是如果必须区别对待的话 , 我们必须考虑如何对属性进行加权。然而, 从众多相似度的计算公式
中, 我 们并 不能 看 出或者 明确 给出权 重如 何分 配给各 个属性 的。再如 , 如果 数据 混合有 不 同类型 的数据 ( 如 布尔 型 、 文本 型 、 数值型等等 ) , 如何计算其相似度 , 目前 能 够解 决 这一 问 题 的 相 似度 还 是非 常少
满足 下列 条件 时 : ( 1 )非负 性 0≤ s ( , Y )≤ 1 ;
( 2 )对称 性
s ( x , Y ) =s ( y , ) ;
( 3 ) s ( , ):1 。
则称 s ( x , Y ) 称为 与 Y 之间的相似度。
但是 , 需要 注意 的是 , 目前某 些文 献 中给 出的相 似度 的计 算 公 式并 不 完 全 满 足上 述 定 义 。 针 对 不 同
一种基于本体相似度计算的文本聚类算法研究

一种基于本体相似度计算的文本聚类算法研究
王刚;钟国祥
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2010(37)9
【摘要】为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类缺少涉及概念的内涵及概念间的联系,提出了一种基于本体相似度计算的文本聚类算法TCBO(Text Clustering Based on Ontology).该算法把文档用本体来刻画,以便描述概念的内涵及概念间的联系.设计和改进了文本相似度计算算法,应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,设计了具体的根据相似度进行文本聚类的算法.实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方面改善了聚类质量.
【总页数】4页(P222-224,228)
【作者】王刚;钟国祥
【作者单位】安康学院电子与信息工程系,安康725000;重庆教育学院科技处,重庆400067;重庆教育学院科技处,重庆400067
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于本体的句子相似度计算方法 [J], 刘宏哲
2.一种基于本体的概念相似度计算及其应用 [J], 冉婕;谢树云;黄吉亚
3.一种基于本体的文本聚类方法 [J], 朱会峰;左万利;赫枫龄;彭涛;纪文彦
4.一种优化的基于领域本体语义距离的概念相似度计算模型研究 [J], 刘锋;郭维威
5.一种基于分布式rough本体的语义相似度计算方法 [J], 常宝娴;陈玮玮;李素娟
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基于本体及相似度的文本聚类研究

计算 方法进行 了改进和 完善 , 通过应 用本体的语 义相似度 来度 量 文档 间相近 程度 , 完善 了根 据相 似度 进行 文本 聚类 的 K中心点算 法。 实验证 明 , 该方法从 聚类的 准确性和 聚 类的 关联 度 方面 改善 了聚类质 量 , 文本 的 自动 为
分析和推 荐提供 了一条途 径。
a d r lto so o e s T spa e e in d a mpr v d te me s r me to i i rt nd me s r d t e tsmiaiy by n ea in fc nc pt. hi p rd sg e nd i o e h a u e n fsm l iya a u e he tx i lrt a smiaiy o e to t lg , sg e h lo t i lrt ftx n oo y de in d t e ag r hm ftx lsei g b s d o i lrt Ex e i n ss w h tt to a i o e tcu trn a e n smia i y. p rme t ho t a he meh d c n a od u i gt etr ioain a d hih d i n i n l n a mp o et l trngq ly i o rc in d ge n s o ito v i sn h e m s lt n g — i o ne so a ,a d c ni r v hecuse i uai n c re to e re a d a s cain t de r e,t S awa o a lz hetx uo tc ly. g e i’ y t nay e t e ta tma ial Ke r s: o tlg ; sm i rt y wo d noo y i l iy; tx l trng; s ma i a e tcuse i e nt c
基于知识图谱的文本数据相似度计算方法研究

基于知识图谱的文本数据相似度计算方法研究摘要:知识图谱是一种应用于知识表示和知识管理的技术,它可以帮助我们理解和分析世界事物之间的联系和关系,并且在文本相似度计算方面有着广泛的应用。
本文主要探讨了基于知识图谱的文本数据相似度计算方法,在分析了传统文本相似度计算方法的不足之后,本文提出了一种利用知识图谱的文本相似度计算方法,将实体间的关系和属性分析并结合文本特征提取,用于计算文本之间的相似程度。
关键词: 知识图谱, 文本相似度计算, 实体关系, 属性分析, 特征提取1. 引言在信息时代,大量的数据产生和存储带来的一个问题是如何对这些数据进行有效的处理和管理。
文本数据的研究是其中的一个重要领域,如何判断文本之间的相似性是文本处理领域的一个难题。
相似性计算是文本处理中的一个基础问题,其应用范围涵盖了搜索、聚类、分类、推荐等多个方面。
因此,在文本数据处理的研究中,相似度计算成为了一个重要的问题。
传统的文本数据相似度计算方法采用了基于词袋模型的方法,即通过计算文本之间的词频、权重等特征进行相似性计算,但是这种方法的问题在于只考虑了单词之间的关系,忽略了其他实体之间的关系,导致相似度计算的结果不够准确。
因此,本文提出了一种基于知识图谱的文本相似度计算方法,通过对实体关系和属性进行分析,并结合文本特征提取,计算文本之间的相似程度。
2. 知识图谱知识图谱是一种包含了知识和实体之间关系的图结构,用于描述和呈现现实世界中的各种事物,如人、地点、事件、概念等。
在知识图谱中,实体表示为节点,关系表示为边。
知识图谱建立了一种直观的模型来描述和理解世界事物之间的联系和关系。
知识图谱技术已经被广泛应用于自然语言处理领域中。
知识图谱可以帮助我们理解和分析文本中实体之间的语义关系,并产生关于这些实体的丰富信息。
此外,知识图谱提供了一种解决文本理解的有效方法,尤其是在实体关系和上下文信息方面具有独特优势。
3. 基于知识图谱的文本相似度计算方法3.1 实体关系分析在文本相似度计算中,实体关系分析是一个关键步骤,它可以帮助我们理解实体之间的语义关系。
结合LSA的中文谱聚类算法研究

Ap l ain Re e rh o mp tr pi t s ac fCo ues c o
Vo . 7 No 3 12 .
Ma . 2 O r 01
结 合 L A 的 中文 谱 聚 类 算 法 研 究 S
用, 被广泛地应用于文本数据挖掘和信息检索等领域 , 以用来 可
的语 义相似度 。
1 L A简 介 S
文本数 据的 图表 示模 型对 基于 图的聚类算 法最终 的效果
具 有重要 的影响 。在 传 统 的基 于关 键 词 集 的 向量 空 间模 型
中 , 本间 的相 似性取决 于 文档 间 的词 汇特 征 的共现 率 。然 文 而 , 自然语言 文 本 中普 遍 存 在着 同义 词 和多 义 词 的现 象 , 在 多义词 的现 象导 致两 篇 包 含 很 多共 有 词汇 的文 本并 不 一定
熊忠 阳, 自强 , 暴 李智 星 ,张玉芳
( 重庆 大 学 计 算机 学院 , 重庆 404 ) 004
摘 要 :传 统的文 本谱 聚类 需要 的文本 相似 矩 阵依 赖 于 向量 空 间模 型 , 忽略 了词 与词 之 间的语 义关 系, 在 词 存
频 维数过 高、 算代价 高等 问题 。针 对这 些 问题 , 出了一 种基 于潜在 语 义分析 ( t te at nl i LA) 计 提 1e m n c a s ,S 的 a ns ia ys 文 本相似 矩 阵构造 方 法 , 用 奇异值 分解 (igl a e eo psi ,V ) 维 , 低 维 的语 义 空 间表 示文 本 , 利 s u r l cm oi nS D 降 n av u d t o 在 以此来提 高同类文 本 间的语 义相似 度 , 行 了相 关对 比 实验 。在 该 实验 中 , 并进 改进 方 法 的 聚类 效 果要 好 于传统
基于谱聚类的词和文档的联合聚类

基于谱聚类的词和文档的联合聚类张吉文;陈笑蓉【摘要】文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.【期刊名称】《贵州大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(031)005【总页数】5页(P53-57)【关键词】谱聚类;联合聚类;图分割;奇异向量【作者】张吉文;陈笑蓉【作者单位】贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025;贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP391.1聚类是把相似的对象分组在一起。
给定一个未标记的文档集合,文档聚类算法可以实现聚类这个集合,从而有利于导航和搜索。
起初将聚类算法应用于文档集合是创建一个空间向量模型。
基本思想是:从文档集合中提取可以代表文档的词作为特征词;然后将每个文档表示为这个特征空间的一个向量[1]。
因此,整个文档集合可以表示为一个词-文档矩阵A,矩阵的行对应于词,列对应于文档。
在矩阵A中的一个非零项Aij表示词i存在于文档j中,而0表示不存在。
现有的聚类方法在处理大规模的文档集合时效率低,而且基于图理论的聚类方法在形成图时所需的工作量是文档数目的双倍[2]。
大部分算法有一个共同的主题是基于文档的词分布进行文档聚类,而词聚类是由同现的文档决定的[3]。
这表明文档和词聚类之间存在二元性[4]。
本文考虑了文档和词的联合聚类问题。
根据在文档和词间的二部图中寻找顶点划分的最小切,提出了双重聚类问题。
寻找一个图划分问题的全局最优解是NP难问题,通过实验表明利用适当规范化的词-文档矩阵的第二左和右奇异向量可真正放松这种离散优化问题,从而给出一个最优解。
使用证据累积的文本聚类谱算法

使用证据累积的文本聚类谱算法
徐森;卢志茂;张春祥;顾国昌;张琦
【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》
【年(卷),期】2010(031)008
【摘要】针对谱聚类算法相似度函数设置困难问题,提出了一种使用证据累积的文本聚类谱算法.该算法使用超球K均值算法对文本集进行多次聚类,并将每次得到的划分结果作为判断2个文本是否应该放在一个簇中的证据,由此构建文本的相似度矩阵和正则化拉普拉斯矩阵.在TREC和Reuters文本集上进行了实验,验证了本文算法的有效性,它比层次聚类算法和CLUTO提供的K均值算法更加优越.
【总页数】5页(P1043-1047)
【作者】徐森;卢志茂;张春祥;顾国昌;张琦
【作者单位】盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224000;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224000;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224000;盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224000【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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3.使用谱聚类算法解决文本聚类集成问题 [J], 徐森;卢志茂;顾国昌
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5.解决文本聚类集成问题的两个谱算法 [J], 徐森;卢志茂;顾国昌
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基于谱聚类的文本相似性研究摘要:为了克服自然语言表达形式的多样性和文本分类的粗略性,将潜在语义分析和谱聚类方法结合起来对语料库进行处理,构造一个语义空间,最终使用向量空间模型对文本进行相似性计算。
实验证明,该方法可有效提高语义相似性计算的准确度。
关键词:语义相似性;语义结构;潜在语义分析;谱聚类;语义空间1语义空间1.1潜在语义分析潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,简称LSA)的主要思想是:将文档视为以词汇为坐标系构成的多维空间中的点,这些点的分布并非是随机无规律的,而是服从某种语义结构。
它将词条文档矩阵进行奇异值分解,经过处理并保留原矩阵M的最佳二次逼近后,可以将原来的高维文档映射到低维的语义向量空间中,从而呈现出一些潜在的语义结构。
由于词语关系矩阵的维数比较高,将原始的词语关系矩阵Mm*n 按照奇异值分解为M=U∑XT,其中Um*m,∑m*n,Vn*n给后续计算处理带来了极大的困难。
因此本文对原始的词语关系矩阵进行潜在语义分析,利用近似矩阵来逼近M,即为M找到一个合适的秩r来逼近M。
是Frobenius范数意义下的M的最小二次逼近,其定义如下:=r∑~rTrminM-F≡∑-U∑~VTF≡min∑ni=1(σi-si)2=min∑ni=r+1σ2i其中,∑~仅包含了Σ的前r个元素,即∑~的秩为r,而且秩可以根据应用问题所要求的精度进行调整。
在代数矩阵理论中,小奇异值对应着小的特征向量,取∑前r大个奇异值实际上就把一些很小的奇异值对应的特征向量“忽略”了,即忽略了语义相关性较弱的词,保留了语义相关性较强的词,达到了去除冗余特征和噪音的目的。
1.2相似度矩阵优化谱聚类算法对于相似矩阵而言其性能非常敏感,所以构造相似矩阵的好坏对谱聚类算法是非常重要的。
词-词矩阵反映的仅仅只是词与词之间的关联关系,即二值邻接矩阵。
但二值邻接矩阵并不能反映出词与词之间在语义上的相似性度量,所以使用谱聚类算法对语义相似的词语进行聚类并不能得到比较理想的结果,本文在此对词-词关联矩阵采用空间向量和余弦法进行优化。
空间向量:词-词矩阵的第i行表示第i个词的n维向量,即第i 个词与其它n个词的相关性,用Vi来表示。
余弦法:词与词之间语义上的相似性度量S可表示为(其中词语本身的相似性度量为1):S(i,j)=S(j,i)=Vi·Vjnorm(Vi)norm(Vj) i≠j1i=j优化后的词-词语义相似度矩阵W表示为:W=1S(1,2)S(1,3)…S(1,n)S(2,1)1S(2,3)…S(2,n)S(3,1)S(3,2)1…S(3,n)S(n,1)S(n,2)S(n,3) (1)该矩阵反映的是词与词之间在语义上的近似程度,这就为从语义上分析文本相似度奠定了很好的基础。
1.3语义空间构造通过谱聚类的算法对上述词-词语义相似度矩阵W进行聚类,即语义相近或相关的词聚为一类,使聚类结果投影到N维平面中,通过N维平面中点与点之间的欧氏距离来衡量词与词的语义相似性程度,该距离则为词语间的语义距离。
下文将详细论述如何通过拉普拉斯谱聚类计算二维平面中的语义距离。
拉普拉斯矩阵定义为L=D-W,其中D为G的度矩阵,W为G 的二值邻接矩阵。
依据拉普拉斯矩阵的定义:L=D-W,在本文中D 为相似度矩阵W的度数矩阵:D=diag(kn),kn=sum(Wn*n)其中向量kn为相似度矩阵Wn*n行向量的和,D为向量kn构成的对角矩阵。
d为特征值向量满足关系:{0=λ1≢λ2≢λ3≢…≢λn},v为对应的特征向量矩阵。
假设λi为向量d中第一个不为0的特征值,则取v中特征值贡献率最大的两列所对应的特征向量第i列vi与第i+1列vi+1,令X= vi,Y=vi+1,即X,Y为特征向量矩阵中最主要的特征向量,将X,Y投影到二维平面上,平面上点与点之间的距离即为词语间语义相似性度量。
点与点间距离越小,说明语义越近似或越相关;反之,点与点之间距离越大,则词与词越不相关。
经过谱聚类算法投影后,在二维平面上很直观地反映了词之间在语义上的相似关系。
将任意两点间的距离求出,可得一个N*N的对称矩阵U。
本文将词之间的语义距离构造成对称矩阵,通过奇异值分解进行降维,得到特征向量空间即语义空间。
因为语义空间潜在地利用了词语间的语义距离,所以每一个词通过语义空间映射成的K维向量,也都潜在的反映了语义距离,这就为使用余弦法计算两个N维向量的语义相似性提供了主要的理论依据。
最终,文本间的语义相似性计算就可以基于词语的语义相似性来计算。
但是考虑到某些点(不属于同一类簇的点)之间的距离相对来说足够大,而大部分的点(同一类簇的点)则相对集中,距离非常小,相比之下可以忽略不计了,使得有细微语义差别的词变得完全等同,即距离为0,影响到计算的精度,所以需要通过大量实验分析来设置一个阈值F,提高相似性计算的精度。
2文本相似性计算本文最终的目的就是要找到n×k维语义空间,该语义空间将文本中的每一个词转化成k维向量,那么文本向量最终可以由n个词的k维向量加权平均求和得到,即文本向量化。
文本向量化是进行文本相似性计算的必要步骤,所以只有文本向量比较好的表达和保存了原有文本的重要信息,文本相似性才有可能取得令人满意的结果。
任意文本经过分词(ICTCLAS汉语分词系统)后,文本中的每一个词在语义空间中都可以映射为一个k维向量,最终文本可用向量空间模型表示为:T=(λ1ω1+λ2ω2+λ3ω3…+λnωn)/nT为文本在语义空间映射的k维向量;ω为词语在语义空间映射的k维向量,即ω=(α1α2α3…αk);λ为词语在文本中的权重,本文中λ由TF-IDF得出。
那么文本相似性最终可用余弦法求出:Sim(T1,T2)=T1·T2norm(T1)×norm(T2)3实验及结果本文实验部分由两部分组成:①构造语义空间;②通过实际数据对文本进行相似性计算并进行分类,依据实验结果来验证:语义空间能否在语义上提高计算文本相似性的准确度,以及构造语义空间算法的有效性。
3.1构造语义空间《现代汉语词典》包含词条完整而全面,且在词语解释方面具有较高的权威性和普遍性。
本文实验选取中文文本数据集《现代汉语词典》,从中摘取8 000个词条进行分词、去停用词处理,最后得到8 000×10 624的0-1二值矩阵。
矩阵中1表示该词条包含该词语,否则0表示不包含该词语,该0-1二值矩阵表示词与词之间的潜在语义关系矩阵。
对该矩阵进行LSA处理获得词与词之间最主要的语义上的潜在关系,消除冗余的的特征,然后再用谱聚类算法进行聚类降维后,最终可得到8 000×1 800的语义空间。
该语义空间表示可以将这8 000个词语中的任一词语映射为一个由语义词构成的一个1 800的向量,这1 800个语义词是确定且未知的,即该语义空间是一个黑盒函数。
因为输入和输出是确定的函数关系:y=f(x),但函数f的处理过程却是未知的。
3.2实际语料测试本文选取的中文文本测试集是《文本分类语料库(复旦)测试语料》,从中选取5个类别共200篇文本进行测试(语料来源:复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组)。
图1实验结果是以文本23为参照文本与其它200篇文本(包含文本23)进行相似度计算的柱状图,其中Y轴表示相似性度量百分比(单位:%),X轴表示文本序号。
图1显示文本23与1-40篇文本的相似度在25%左右,而与其它文本相似度趋于8%左右。
该实验说明:同一类别文本中相似性比较结果高于不同类文本比较结果,基本符合文本实际所属类别,表明本文算法的有效性图2则是从各类文本中随机抽取2篇文本作为参照文本进行相似度比较,实验结果说明:通过10组随机实验验证本文算法性能比较稳定。
图1和图2的实验结果定量分析了文本相似性的程度,为了说明实验结果的准确性,将在下文通过计算文本分类的回归率来进行验证。
表1则是通过采用召回率σ来评价文本分类结果的好坏。
因为文本所属的类别已知,σ表示的是算法在已知类别文本中实际分类的的准确率,即指标σ越大说明分类效果越好,其定义为:σk=αα+β=∑ni=1αi∑ni=1(αi+βi)其中k为类别数,n表示类别中的文本数,αi表示算法判定属于第i类且实际属于第i类的文本数,βi表示算法判定不属于第i类而实际属于第i类的文本数。
本文实验从各领域文本中随机选取两份文本作为参照文本。
与参照文本相似性>25%,则认为属于同一领域,反之,两份文本相似性<25%,则认为不属于同一领域。
表1文本分类召回率文化教育经济政治法律α2922323520σ0.7250.5500.8000.8750.500实验结果表明文化类、经济类、政治类文本分类结果较好,而教育类和法律类文本分类较差,因为教育类与文化类和经济类概念渗透性和相关性较大,区分度不明显,所以教育类文本分类召回率偏低。
同样,法律类与政治类也存在很强的概念渗透性和相关性,这也导致了法律类的文本分类召回率偏低。
4结束语本文使用了LSA和SVD达到了实验的目的,且实际数据显示取得较好结果:①通过LSA技术和余弦相似度显著提高了相似度矩阵所反映的语义相似性;②结合LSA的谱聚类算法在构造语义空间上取得了很好的实验结果;③实验结果也表明该方法在语义上能有效地反映出文本相似度量,文本分类回归率也达到了较好的结果,且表现稳定。
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