微博文本聚类:Word2vec驱动的特征扩展提升效果
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更新于2024-09-05
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这篇论文研究的焦点在于解决微博文本在聚类分析中的挑战,特别是由于其高维、稀疏的特性导致的相似度计算困难。微博文本通常由简短的消息组成,每条信息的长度限制使得特征表达较为有限,这直接影响了文本分类和聚类的效果。为了改善这种状况,作者探讨了现有的文本扩展策略,如依赖外部知识库(如同义词词林)进行特征补充。
传统的特征扩展方法,如基于知识网络、维基百科或搜索引擎的外部资源,虽然可以增加词汇量,但存在几个关键问题。首先,这些外部知识库的信息更新不及时,对于微博这样实时性强的平台,可能存在信息过时的问题。其次,人工编纂的知识库往往不全面,无法覆盖所有领域的细节,缺乏全局性和一致性。此外,短文本,如微博,对这类方法的需求更为迫切,因为它们依赖词典的程度较高。
为了解决这些问题,论文提出了一种创新的解决方案,即利用Word2vec这一机器学习技术。Word2vec是一种能够学习词汇之间关系的算法,它可以从大量的微博语料中自动学习词汇的上下文关联,生成一个针对微博数据的扩展词典。这种方法能够捕捉到词汇在实际语境中的动态含义,有助于增强微博文本的表达力,并且更贴近用户的实际交流内容。
通过训练得到的微博特定词典,论文作者将种子词表和微博标签信息融入其中,进一步扩展微博文本中的关键词,以增强文本特征。这种方法不仅提高了信息的全面性,还减少了对人工知识库的依赖,从而提高了微博文本聚类的性能。实验证明,经过Word2vec词向量相关词和微博标签扩展后的微博文本,其聚类效果得到了显著提升,证明了这种方法的有效性和实用性。
这篇论文深入研究了微博文本特征扩展策略,通过引入机器学习技术优化了文本扩展过程,为解决高维、稀疏的微博文本聚类问题提供了新的思路,为相关领域的研究和应用提供了有价值的技术支持。
2019-07-22 上传
2019-08-17 上传
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2022-06-26 上传
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2019-08-16 上传
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