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申请/专利权人:重庆邮电大学
摘要:本发明属于自然语言处理领域,具体涉及一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法,包括:获取待聚类的文本数据,对文本数据进行词语划分,得到词数据集;根据词数据集生成对应的粒球,并确定各个粒球的密度值;设置阈值,将各个粒球的密度值与设置的阈值进行对比,若小于设置的阈值,则将该粒球划分为非核心粒球,否则为核心粒球;根据核心粒球的密度可达关系对核心粒球进行聚类合并,生成类簇;将非核心粒球分配到对应的类簇中,完成聚类;本发明可以用更简单的参数调节步骤,更小的时间复杂度得到高准确率的聚类结果,为词义聚类相关领域提供更高效和更准确的解决方案。
主权项:1.一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法,其特征在于,包括:S1、获取待聚类的文本数据,对文本数据进行词语划分,得到词数据集;S2、根据词数据集生成对应的粒球,并确定各个粒球的密度值;S3、设置阈值,将各个粒球的密度值与设置的阈值进行对比,若小于设置的阈值,则将该粒球划分为非核心粒球,否则为核心粒球;S4、根据核心粒球的密度可达关系对核心粒球进行聚类合并,生成类簇;S5、将非核心粒球分配到对应的类簇中,完成聚类。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 重庆邮电大学 一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法
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