【摘 要】
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随着在线社交网络平台(微信、微博等)和APP(网易、学习强国)的快速发展和应用,产生了海量短文本。针对这些海量短文本,传统的文本聚类方法存在聚类性能较差的问题。本文融合T
【机 构】
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云南电网有限责任公司信息中心,云南云电同方科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61702442)
论文部分内容阅读
随着在线社交网络平台(微信、微博等)和APP(网易、学习强国)的快速发展和应用,产生了海量短文本。针对这些海量短文本,传统的文本聚类方法存在聚类性能较差的问题。本文融合TF-IDF方法和词向量,提出了一种短文本聚类方法。首先,使用TF-IDF方法,提取短文本中TFIDF值靠前的TOP-N关键词作为短文本的特征词集合;其次,在Word2Vec工具的支持下,使用Skip-gram模型在海量语料中训练得到特征词的向量表示;最后,使用WMD距离计算短文本间的相似度。将所提方法应用于4个数据集,实验结果表示,该方法
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