【摘 要】
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词聚类是语言自动处理中一个重要的基础环节。针对中文词聚类研究中训练数据缺乏、质量不高而影响聚类效果这一主要障碍，本文提出一种面向中文的词聚类算法，算法以词的上下文分
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词聚类是语言自动处理中一个重要的基础环节。针对中文词聚类研究中训练数据缺乏、质量不高而影响聚类效果这一主要障碍，本文提出一种面向中文的词聚类算法，算法以词的上下文分布相似度作距离量度；然后分析了仪依据距离量度进行中文词聚类的缺陷，提出词的临近空间概念，并根据词的临近空间概念进行聚类，使得在不用指定类的数目与大小的情况下，依靠词的内在语义进行聚类；最后，算法再将聚类结果作为计算相似度的依据，进行EM迭代聚类，使聚类结果得到明显优化。实验证明，算法有效地克服了中文训练数据的数量和质量问题，聚类结果好。
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