词向量与EMD距离在短文本聚类中的应用

"基于词向量和EMD距离的短文本聚类，通过Skip-gram模型训练词向量，利用欧式距离与EMD计算文本相似度，应用在Kmeans聚类中，提升短文本聚类效果。" 本文探讨了短文本聚类在数据挖掘中的重要性，以及传统方法在处理此类问题时面临的挑战，如高维度、数据稀疏和缺乏语义信息。针对互联网上的短文本，由于其特征稀疏、语义奇异性和动态性，导致传统的聚类算法性能不佳。为了解决这些问题，文章提出了一种创新的短文本聚类方法，结合词向量和Earth Mover's Distance (EMD)。 首先，文章采用了Skip-gram模型，这是一种基于神经网络的语言模型，用于在大规模语料库中训练词向量。Skip-gram模型能够捕捉到词与词之间的上下文关系，从而生成能反映词语语义的低维向量表示。这些词向量不仅能够捕获词汇的局部结构，还能够表达词语的语义信息，使得词与词之间的相似度可以通过向量的余弦相似度或欧式距离来度量。 接下来，为了进一步考虑短文本的整体相似性，文章引入了EMD距离。EMD是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，常用于图像处理和地理信息系统。在短文本聚类中，它被用来计算两个文本的特征词向量集合之间的“运输”成本，即把一个文本的词向量分布转换为另一个文本的词向量分布所需的最小代价。这种方式考虑了词序和词的重要性，更全面地反映了文本的相似性。 最后，将得到的文本相似度矩阵应用于K-means聚类算法，对短文本进行聚类。K-means是一种迭代的中心点聚类算法，通过不断调整文本分配以最小化簇内平方误差和来找到最佳的类别划分。实验结果显示，结合词向量和EMD的聚类方法在三个不同的数据集上表现优于传统的文本聚类算法，验证了该方法的有效性。 关键词涵盖了短文本、EMD距离、词向量、相似度计算和聚类等核心概念，强调了本文的研究重点是提高短文本聚类的准确性和效率。通过将词向量的语义信息与EMD的全局比较相结合，该方法为处理互联网上的短文本提供了新的思路，对于文本挖掘和信息检索等领域具有实际应用价值。