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基于K-means和TF-IDF的中文药名聚类分析
被引量:
2
1
作者
黄运高
王妍
+2 位作者
邱武松
向林泓
赵学良
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期173-174,210,共3页
针对药名聚类中药物命名特殊性导致的命名准确率低的问题,提出了基于TF-IDF和K-means的药名聚类方法。药物命名具有一定的规律性且中西药名命名形式不同等特点,基于字词共现频率的方法难以取得较好的聚类效果,因此,使用TF-IDF方法计算...
针对药名聚类中药物命名特殊性导致的命名准确率低的问题,提出了基于TF-IDF和K-means的药名聚类方法。药物命名具有一定的规律性且中西药名命名形式不同等特点,基于字词共现频率的方法难以取得较好的聚类效果,因此,使用TF-IDF方法计算药名相似的方法并采用K-means聚类算法进行药名的聚类。实验结果表明,TFIDF的聚类准确率高于TF的聚类方法,按字切分的聚类准确率高于分词后的聚类准确率,基于字和TF-IDF的聚类准确率最高且稳定,准确率达到96.77%。
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关键词
TF-IDF
K-MEANS
中文药名聚类
药名分析
字词共现频率
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职称材料
题名
基于K-means和TF-IDF的中文药名聚类分析
被引量:
2
1
作者
黄运高
王妍
邱武松
向林泓
赵学良
机构
重庆药品交易所股份有限公司
中国科学院重庆绿色智能技术研究院高性能计算应用研究中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期173-174,210,共3页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH19F01)
文摘
针对药名聚类中药物命名特殊性导致的命名准确率低的问题,提出了基于TF-IDF和K-means的药名聚类方法。药物命名具有一定的规律性且中西药名命名形式不同等特点,基于字词共现频率的方法难以取得较好的聚类效果,因此,使用TF-IDF方法计算药名相似的方法并采用K-means聚类算法进行药名的聚类。实验结果表明,TFIDF的聚类准确率高于TF的聚类方法,按字切分的聚类准确率高于分词后的聚类准确率,基于字和TF-IDF的聚类准确率最高且稳定,准确率达到96.77%。
关键词
TF-IDF
K-MEANS
中文药名聚类
药名分析
字词共现频率
Keywords
TF-IDF
K- means
Chinese drug name clustering
drug name analysis
word co-occurrence frequency
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-means和TF-IDF的中文药名聚类分析
黄运高
王妍
邱武松
向林泓
赵学良
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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