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文檔簡介
1、文本聚類是聚類方法與自然語言處理相結(jié)合在文本處理中的應(yīng)用，是聚類分析領(lǐng)域的一個重要研究分支。隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)新聞文本信息的急劇增多，文本聚類的方法得到了很廣泛的應(yīng)用和研究。然而針對當(dāng)前文本信息結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的復(fù)雜化，文本類型的多樣化，傳統(tǒng)的文本聚類方法在文本模型表示、文本特征選擇等方面仍然存在許多不足。
本文以收集在2003-2008年期間發(fā)生的突發(fā)事件新聞文本語料庫為基礎(chǔ)，對突發(fā)事件新聞文本自適應(yīng)層次聚類進(jìn)行了初步的研究與探索，
2、改進(jìn)了突發(fā)事件文本的模型表示、文本特征選擇方法，并對文本層次聚類提出了優(yōu)化算法。本文的主要工作如下:
1.深入分析了突發(fā)事件新聞文本中命名實(shí)體的特點(diǎn)，采用命名實(shí)體向量模型來表示突發(fā)事件新聞文本，并把命名實(shí)體作為文本的特征集，提出了一種新的文本特征集更新算法。
2.提出了突發(fā)事件新聞文本自適應(yīng)層次聚類算法，分析了傳統(tǒng)文本層次聚類算法，并提出優(yōu)化方法。
3.設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了突發(fā)事件新聞文本自適應(yīng)層次聚類算法的實(shí)驗(yàn)系
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