论文摘要
为了更加准确地计算文本特征权重,提高文本相似度计算的精确度,文章提出了一种基于《知网（HowNet）》语义知识库的加权语义复杂网络文本相似度计算方法.该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现为边,以特征词的TF-IDF值为特征词节点的初始权重,以融合共现频率和概念间语义距离计算特征词节点之间边的权重,构建加权语义文本复杂网络.然后利用综合特征指数作为加权语义网中文本的特征权重.最后基于公开数据集和KNN算法进行文本聚类实验,实验结果表明,在基于F-度量值标准上本文提出的方法要优于传统基于向量空间模型的TF-IDF方法和另一种结合复杂网络权重的方法.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张弛,周艳玲,张贯虹
关键词: 复杂网络,特征词,算法,文本相似度
来源: 赤峰学院学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 合肥学院计算机科学与技术系
基金: 合肥学院重点教学研究项目(2018hfjyxm08),安徽省自然科学基金青年项目(051308085QF115),高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2016275)
分类号: TP391.1;O157.5
DOI: 10.13398/j.cnki.issn1673-260x.2019.05.007
页码: 19-23
总页数: 5
文件大小: 1370K
下载量: 88
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