标签传播算法在文本相似度计算中的无监督学习策略

# 1. I. 引言

A. 背景介绍

在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据给信息处理和文本挖掘任务带来了挑战和机遇。文本相似度计算作为文本处理领域的重要任务之一，旨在衡量两段文本之间的相似程度。传统的文本相似度计算方法通常基于词向量、TF-IDF等特征进行计算，但这些方法通常受限于语义表达的准确性和特征的稀疏性。

B. 研究意义

标签传播算法作为一种无监督学习方法，具有在图数据中挖掘潜在关联的能力。将标签传播算法应用于文本相似度计算中，可以更好地捕捉文本之间的语义关系和语境信息，提高相似度计算的准确性和鲁棒性。因此，探究标签传播算法在文本相似度计算中的应用具有重要的理论意义和实用价值。

C. 文章结构

本文将首先介绍文本相似度计算的基本概念及传统方法的局限性，然后深入探讨标签传播算法的原理与在无监督学习中的应用，接着详细讨论基于标签传播算法的文本相似度计算方法，包括无监督学习策略、文本特征提取与表示等内容。接下来，通过实验与结果分析验证算法效果，最后总结结论并展望未来的研究方向和实际应用前景。

# 2. II. **文本相似度计算简介**

A. **文本相似度计算概述**

文本相似度计算是自然语言处理领域中的一个重要问题，其旨在衡量两个文本之间的相似程度。通过文本相似度计算，可以实现文本分类、信息检索、推荐系统等任务。

B. **传统方法及其局限性**

传统的文本相似度计算方法主要基于词袋模型、TF-IDF、余弦相似度等技术。然而，这些方法在处理语义相似度、长文本和多语言文本等方面存在一定的局限性，难以准确