【摘 要】
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针对文本聚类时文本特征维度高，忽略文档词排列顺序和语义等问题，本文提出了一种基于句向量（Doc2vec）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的文本特征提取方法用于文本聚类。首先利用Doc2vec模型把训练数据集中的文本转换成句向量，充分考虑文档词排列顺序和语义；然后利用CNN提取文本的深层语义特征，解决特征维度高的问题，得到能够用于聚类的文本特征向量
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.51867012）； 甘肃省科技计划资助项目（No.1504WKCA016）；
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针对文本聚类时文本特征维度高，忽略文档词排列顺序和语义等问题，本文提出了一种基于句向量（Doc2vec）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的文本特征提取方法用于文本聚类。首先利用Doc2vec模型把训练数据集中的文本转换成句向量，充分考虑文档词排列顺序和语义；然后利用CNN提取文本的深层语义特征，解决特征维度高的问题，得到能够用于聚类的文本特征向量；最后使用k-means算法进行聚类。实验结果表明，在爬取的搜狗新闻数据上，本文提出的文本聚类模型的准确率达到了0.776，F值指标达到了0.780，相比其他文本聚类模型均有所提高。
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