基于自适应聚类的文本潜在主题的自动发现

• 作者: 何婷婷 胡珀
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 主题发现 聚类
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6841.2007.02.022

摘要

提出了一种自适应于不同题材文本自动确定其包含的潜在主题数K的方法.考虑到大多数文本的潜在主题分布符合段落密度特性,提出以段落为中心的研究策略,通过采用基于K均值的聚类算法联同自定义判别函数的聚类分析方法,实现了段落自适应聚类下的文本潜在主题的自动发现.实验结果表明,该方法在一定程度上能有效处理普遍存在的文风自由且主题表达灵活多样的各式文本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何婷婷	华中师范大学计算机科学系	71	1176	21.0	32.0
2	胡珀	华中师范大学计算机科学系	14	84	6.0	8.0