基于半监督学习的中文多文档子主题划分<sup>*</sup>
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第一作者：徐晓丹
发表时间：2011-01-01
发表刊物：浙江师范大学学报(自然科学版)
所属单位：数理与信息工程学院
文献类型：期刊
期号：第3期
页面范围：302-305
ISSN号：1001-5051
关键字：多文档文摘；子主题；半监督学习；k-means聚类
摘要：为了能在多文档自动摘要过程中更好地划分子主题,提出了一种基于半监督学习的子主题划分方法:首先计算句子的语义相似度;然后通过层次聚类对可信度高的句子进行主题类别标记,生成少量已标记主题类别的句子集,在此基础上对所有句子进行constrained-k-means聚类,通过交叉验证的方法确定子主题的数目k;最后使用k-means聚类获得多文档的各个子主题.实验结果表明,该方法有效地提高了子主题的识别率.
是否译文：否