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基于改进k-means算法的中文词义归纳
张宜浩 金澎 孙锐
计算机应用
2012, 32 (05):
1332-1334.
汉语中一词多义现象普遍存在，词义归纳就是对在不同语境中具有相同语义的词进行归类，本质上是一聚类问题。目前广泛采用无指导的聚类方法对词义归纳进行研究，提出一种改进的k-means算法，该算法主要从初始簇中心的选取以及簇均值的计算两个方面进行改进，在一定程度上克服了其对“噪声”和孤立点数据的敏感。在特征表示上用同义词词林中词的分类编号来降低特征维度。实验表明改进k-means算法在性能上有较大的提升，F-Score达到了75.8%。
参考文献 |
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多维度评价
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