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" 本文是一篇研究论文，主要探讨了如何利用词向量和地球移动距离（EMD）方法改进短文本聚类的效果。在数据挖掘领域，短文本聚类是一项重要的任务，但传统的方法往往面临高维度、数据稀疏以及缺乏语义信息等挑战。特别是在互联网环境中，短文本的特征通常更加稀疏，语义含义也具有一定的奇异性和动态性，这些因素都可能导致聚类效果不佳。 该研究提出了一种创新的短文本聚类算法，其核心包括两部分：特征词向量的构建和基于EMD的文本相似度计算。首先，研究人员使用Skip-gram模型，这是一种连续词袋模型，从大规模语料库中训练出能够体现词义的词向量。Skip-gram模型通过预测上下文词来学习词向量，使得在向量空间中，语义相近的词位置接近，从而解决了传统方法中词汇的语义信息缺失问题。 接着，为了衡量特征词之间的相似度，研究者采用了欧式距离。虽然欧式距离是常用的相似度度量方法，但在处理文本数据时，它可能无法充分捕捉到语义层面的相似性。因此，他们引入了地球移动距离（EMD），这是一种衡量两个概率分布之间差异的度量。在文本聚类中，EMD可以更准确地捕捉到短文本间语义的细微差异，因为它是基于最小化“运输”成本来比较文本的，这种“运输”过程模拟了将一个文本的词分布转化为另一个文本的过程。 最后，通过将词向量表示的文本和EMD计算的相似度应用于K-means聚类算法，研究者实现了对短文本的有效聚类。K-means是一种常见的无监督学习方法，用于将数据集分成多个离散的类别。结合词向量和EMD，K-means能更好地识别和聚集具有相似语义内容的短文本，从而提高聚类的准确性。 这篇论文提出的基于词向量和EMD距离的短文本聚类方法，通过引入深度学习的词向量技术和优化的相似度计算，有效地解决了传统方法在处理互联网短文本时遇到的难题，提高了聚类的质量和效率。这种方法对于大数据时代的文本挖掘和信息检索等领域有着重要的理论和实际意义。