基于文本聚类的汉语量化风格特征分析

本文主要探讨了基于文本聚类的中文量化风格特征识别方法，通过对两个具有不同文体特点的文本数据集——"新闻广播"和"三个人之间的强强对话"——进行分析。作者选取了句子长度、单词长度以及句子首字母词的词性标注（POS）作为特征向量的生成要素。这些特征反映了文本的结构和表达方式，因为广播通常具有更严谨、程式化的语言结构，而对话则可能更为随意、口语化。 在研究过程中，论文首先收集了这两个特定类型的语料库，然后利用欧氏距离和 ward 算法对文本进行聚类。欧氏距离衡量的是两个文本向量在空间中的差异，而 ward 算法是一种层次聚类方法，它试图最小化聚类内的方差，最大化聚类间的方差，从而确保相似的文本被归为一类。 通过细致的聚类分析，研究发现句子长度、单词长度和句子首字母词的 POS 特征能够有效区分新闻广播和对话风格的文本。例如，新闻广播可能有更一致的句子长度和专业词汇，而对话可能包含更短的句子和日常口语用词。句子首字母词的 POS 可能揭示出文本的正式程度，如专有名词的使用频率。 关键词"Text Clustering"强调了在大规模文本数据中通过聚类技术提取风格特征的重要性，"type of writing"则指出了这种识别方法适用于不同类型的写作，如新闻报道和对话。而"sentencelength", "wordlength", 和 "sentence-initial word POS"这三个关键词则直接对应了用于识别量化风格特征的具体文本属性。 这项研究为量化中文文本的风格提供了实用的工具和技术，有助于文本分类、情感分析或内容生成等自然语言处理任务中的风格控制，也为跨媒体和跨领域的文本分析提供了有价值的基础。