VSM在中文文本聚类中的应用改进与实证分析

本文主要探讨了VSM（Vector Space Model，向量空间模型）在中文文本聚类中的应用及实证分析。作者指出，文本聚类作为Web文本挖掘的重要组成部分，在电子商务推荐系统等领域得到广泛应用。VSM模型最初由Salton在1975年提出，主要用于英文文本索引，通过将文本转换为向量形式，便于检索和理解。 VSM的核心思想是将文本视为向量，每个文本由其包含的不同特征项（如词语）构成，这些特征项作为向量的维度。在公式(1)中，d1到dn表示文本集合中的各个文档，t1到tn表示不同的特征项，wij则是文档d中特征项t的权重，反映了该特征项在文档中的重要性。VSM模型的优势在于它能够捕捉文档之间的相似度，以及通过加权求和来量化文本的语义。 然而，尽管VSM在英文文本处理中表现出色，对于中文文本，由于存在词序和多义词等问题，应用VSM模型时面临挑战。作者针对中文文本的特点，分析了VSM可能存在的不足，如如何处理未登录词（即不在预定义词汇表中的新词）、如何处理同义词和多义词，以及如何在考虑语法结构的同时进行有效编码。 在文中，作者进行了一个文本处理实验，对VSM模型在中文环境下的性能进行了评估，并提出了改进的建议。可能的改进方向包括使用词形还原或词干提取来减少词汇的复杂性，引入词典或语料库的上下文信息增强词语的语义表示，以及采用更复杂的模型如主题模型或深度学习方法来提高聚类效果。 此外，文章还讨论了VSM与其他聚类方法（如基于优化的聚类、基于关系的聚类和基于变换的聚类）的比较，强调了在中文环境下选择合适模型的重要性。通过实验结果和理论分析，作者希望能为VSM在中文文本聚类中的进一步优化提供指导，促进其在实际应用中的性能提升。