【摘 要】
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本文通过采取不同策略来比较双语文本聚类任务中各个策略的聚类效果.作为实验数据,平行语料是一种两种不同语言互译的平行文本语料集.考虑到平行语料的这种特性,本文利用翻译技术对文本进行了翻译与排列的处理.当进行文本表示时,文章利用了向量空间以及主题分布两种模式,文本的相似度则分别利用了余弦距离以及JS距离.和一次聚类策略相比较,实施的其中一种聚类策略进行了二次聚类以求达到更好的效果.实验结果显示：1)聚
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院信息管理系,南京210094 南京理工大学经济管理学院信息管理系,南京21
【出 处】
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2015年全国情报学博士生学术论坛
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本文通过采取不同策略来比较双语文本聚类任务中各个策略的聚类效果.作为实验数据,平行语料是一种两种不同语言互译的平行文本语料集.考虑到平行语料的这种特性,本文利用翻译技术对文本进行了翻译与排列的处理.当进行文本表示时,文章利用了向量空间以及主题分布两种模式,文本的相似度则分别利用了余弦距离以及JS距离.和一次聚类策略相比较,实施的其中一种聚类策略进行了二次聚类以求达到更好的效果.实验结果显示：1)聚类策略中,聚类使用的数据为将平行语料中英文文本翻译为中文文本,并与对应的英文文本结合而进行的文本聚类结果最优;2)当表示文本时,利用主题分布来进行表示的策略比向量空间模型表示的策略聚类的结果差;3)在本次实验中,二次聚类并没有很好的改进聚类结果.
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