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摘要:
通过分析已有的基于统计和基于语义分析的文本相似性度量方法的不足,提出了一种新的基于语言网络和词项语义信息的文本相似度计算方法。对文本建立语言网络,计算网络节点综合特征值,选取TOP比例特征词表征文本,有效降低文本表示维度。计算TOP比例特征词间的相似度,以及这些词的综合特征值所占百分比以计算文本之间的相似度。利用提出的相似度计算方法在数据集上进行聚类实验,实验结果表明,提出的文本相似度计算方法,在F-度量值标准上优于传统的TF-IDF方法以及另一种基于词项语义信息的相似度量方法。
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文献信息
篇名 基于语言网络和语义信息的文本相似度计算
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 语言网络 文本聚类 文本相似度 词语相似度
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 33-38
页数 6页 分类号 TP311
字数 5760字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0263
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨小平 中国人民大学信息学院计算机系 84 967 15.0 30.0
2 詹志建 中国人民大学信息学院计算机系 3 71 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语言网络
文本聚类
文本相似度
词语相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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