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基于语义串特征提取及融合评价的维吾尔文文本聚类 被引量:1
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作者 吐尔地.托合提 维尼拉.木沙江 艾斯卡尔.艾木都拉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期99-107,共9页
该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词... 该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词特征集更紧凑的文本模型,不仅可以大大降低特征空间的维度,对于提高聚类算法性能也是非常有效的。 展开更多
关键词 维吾尔文 语义串抽取 特征评价及选取 向量空间模型 K_means
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