优化层次聚类算法在文档逻辑结构抽取中的应用

"这篇论文是2005年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇自然科学领域的研究，由张阔、徐鹏、李涓子和王克宏等人撰写。研究得到了国家自然科学基金的支持。论文主要探讨了如何通过优化层次聚类来抽取半结构化文档的逻辑结构，旨在提升文档的浏览体验和内容重用性。" 在半结构化文档的处理中，逻辑结构的自动发现是一个关键问题，因为它能够帮助用户更有效地浏览文档，同时提高文档内容的复用效率，尤其是对于那些结构松散的文档。论文提出的算法称为“基于优化层次聚类的文档逻辑结构抽取”（CEDLS）。CEDLS算法首先识别文档中的逻辑结构标志性信息，并对其进行特征提取。这个过程是对传统层次聚类分析方法的改进，确保了分类结果能够适应算法的逻辑层次归纳策略。 层次聚类是一种常见的数据组织方法，它将相似的数据点聚集在一起形成层次结构。在文档处理中，这种方法可以用于识别和组织文档的各个部分，如标题、段落等。然而，对于半结构化文档，由于其结构不规则，传统的层次聚类方法可能无法很好地应用。因此，CEDLS算法对这种方法进行了优化，使其能更好地处理这类文档。 在实验阶段，该算法使用上海证券交易所的年报作为测试集，通过与传统方法的对比，显示了其在错误容忍性和准确率方面的优势。这表明CEDLS算法在实际应用中具有较高的实用价值。 关键词涉及到的领域包括层次聚类、文档逻辑结构、特征提取和半结构化文档。这些关键词突出了研究的核心内容和技术手段。文章的分类号TP311表明这是关于计算机科学的技术，文献标识码A则表示这是一篇原创性的科研论文。 这篇论文为半结构化文档的处理提供了一种创新的解决方案，通过优化层次聚类算法，有效地抽取文档的逻辑结构，提升了文档管理和利用的效率。这一研究对于信息检索、文本挖掘和自然语言处理等领域具有重要的理论和实践意义。