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基于特征翻译和潜在语义标引的跨语言文本聚类实验分析
跨语言文本聚类 特征翻译 潜在语义标引
2014/3/3
通过多组实验来分析跨语言文本聚类中的基于特征翻译和潜在语义标引性能、注意事项和发展方向。【方法】从有关双语站点选取2 736篇中英文对齐的双语新闻语料，以基于特征翻译和潜在语义标引这两种方法分别进行文本聚类实验，并进行各自召回率、准确率、F值的对比。【结果】基于特征翻译的方法处理相对简单，能明显提升多语言文本的聚类效果；基于潜在语义标引的方法由于方法自身在时间和空间复杂度以及其他固有缺陷，最终结果...
基于STC的中文文本聚类算法
后缀树 文本聚类 文本处理
2008/1/21
提出了一种文档聚类方法，对用户的检索结果中类似的文档进行聚类，提供目录结构，辅助用户浏览检索结果．首先分析了现有的文本聚类方法，讨论了它们的优势和不足，然后提出了基于后缀树的中文文本聚类算法，并详细描述了该算法的原理和构造使用过程，及在算法实现的过程中遇到的关键问题及解决方案．
Web中文文本聚类研究及实现*
文本自动聚类 信息检索 HAC K-Means
2007/12/27
[摘要]采用Web文本自动聚类技术，提出一种将HAC（Hierarchical Agglomerative Clustering）聚类算法与K-Means聚类算法相结合的两阶段文本聚类框架，并通过实验对该框架进行评估。
一种基于动态SOM的增量中文文本聚类方法
2007/8/8
摘要对一种基于动态可调自组织神经网络(the dynamic adaptive self-organizing map neural network，简称DASOM)的增量中文文本聚类方法进行研究，认为其只需处理更新数据，提高聚类速度，并能自动抽取SOM聚类结果;DASOM模型具有动态的结构，通过数值实验表明该方法对中文文本增量聚类具有有效性。