基于层次空间聚类的表语义汇总算法--《计算机科学》2012年03期
基于层次空间聚类的表语义汇总算法
【摘要】：通过数据概化,在多维属性的属性值概念分层上构造少量的具有抽象语义的元组来替换大量具有详细语义的原始元组,从而汇总数据表,这称作表语义汇总。给定原始数据表及其多维属性的属性值的概念分层,表语义汇总的目标是产生规定压缩率且保留尽可能多的语义信息的汇总表。现有算法采用在概化元组集合中寻找最佳概化元组组合的策略将其转换成Set-Covering问题来解决,尽管采取了多种优化策略(如预处理、分级处理)来提高效率,但仍存在转换开销大、算法框架复杂且不易扩展到高维属性等缺点。通过定义多维属性层次结构的度量空间将该问题转换为多维层次空间聚类问题并引入dewey编码来提高转换效率,提出了基于快速收敛的层次凝聚和基于层次空间分辨率调整的两种聚类算法来高效地建立语义汇总表。经真实数据集上的实验表明,新算法在执行效率和汇总质量上都优于现有方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
1引言随着无线网络的普及,许多移动手持设备,如智能电话(SP)、掌上电脑(Pocket PC)和个人数字助理(PDA)被广泛用于网络信息浏览。与有线网络上的PC终端不同,手持设备的显示和计算能力有限,而且无线通讯的费用也远高于有线通讯。因此,在这些手持设备上浏览大数据表是非常困难
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语言学概论知识点
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官方公共微信潜在语义分析聚类算法在文摘句子排序中的应用--《计算机应用研究》2013年11期
潜在语义分析聚类算法在文摘句子排序中的应用
【摘要】：针对多文档文摘生成过程中话题容易中断和文摘句子语义出现不连贯这两个研究难点,分析了潜在语义分析聚类算法在句子排序中的应用,以期提高文摘的生成质量。先采用潜在语义分析聚类算法将文摘句子聚类,从而形成话题集,以达到解决话题中断的目的。通过计算文档的文摘展现力,挑选出文摘展现力最大的文档作为模板,然后根据模板对文摘句子进行两趟排序。实验结果表明,提出的算法是有效的,该算法能够提高文摘的可读性。
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【分类号】：TP391.1【正文快照】：
0引言多文档文摘的文摘句子通常是来自不同的文档[1],为了提高文摘的可读性,进行文摘句排序是非常有必要的。文摘句排序方法有多数排序方法[2~4]、时间排序方法[2,3]、概率排序方法[5]、机器学习方法[6~8],以及它们的改进算法[9~12]等。多数排序方法是根据多数句子之间的先后
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京公网安备75号维吾尔语句子中词聚类及其汉维词对齐的研究--《新疆大学》2012年硕士论文
维吾尔语句子中词聚类及其汉维词对齐的研究
【摘要】：词聚类和词对齐是跨语言自然语言处理领域的一个基本问题、至关重要的问题，许多基于双语语料库的应用(如SBMT、EBMT、WSD、词典编纂、双语教学)都需要词语的聚类和词语级别的对齐。
维吾尔语属阿尔泰突厥语族，是使用阿拉伯字母为基础的维吾尔文。现代的维吾尔语很多都是在添加词缀的基础上构成的新词，其词义与原词词根词义相去不远。
词聚类在自然语言处理领域是一个非常基本的问题，维语的词语聚类研究很少。因此本文分析了维吾尔语词语的结构特点，实现了词语长度特征和词形特征两种方法来进行相似度计算。
本文重点研究利用维语的词语长度特征和维语的词形特征计算词语的相似度，从而改善词语聚类的准确率和召回率。在K-Means算法基础上，本文采用了基于维语词语长度的相似度计算方法和基于词形的相似度计算方法。基于词语长度的方法利用欧几里得距离计算词语的相似度，基于词形的相似度算法是在去掉维语词缀的基础上，利用两个维语词语相同字符数计算相似度。后者得到了更好的效果。最后，本文在词语聚类的基础上，改进了词对齐GIZA++的训练流程，词语对齐准确率得到提高。
【关键词】：
【学位授予单位】：新疆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.1【目录】：
摘要3-4Abstract4-8第一章 绪论8-14 1.1 本文研究背景和意义8-11
1.1.1 研究背景8-10
1.1.2 研究意义10-11 1.2 国内外研究现状11-12 1.3 少数民族语言机器翻译研究的现状和意义12-13 1.4 本文的研究内容和组织结构13-14第二章 词聚类的理论基础14-23 2.1 词聚类与数据挖掘的关系14-15 2.2 聚类问题的定义15-16 2.3 聚类流程16-17 2.4 聚类算法的分类17-22
2.4.1 划分法17-18
2.4.2 层次方法18-20
2.4.3 基于密度的方法20-21
2.4.4 基于网格的方法21-22
2.4.5 基于混合聚类的算法22 2.5 本章小结22-23第三章 维吾尔语句子中词聚类的研究23-38 3.1 维吾尔语的词语基础23-26 3.2 文本预处理26-27 3.3 基于距离的相似度计算方法27-30
3.3.1 引言27-28
3.3.2 基于词语长度的待聚类词与基词的相似度计算28-30 3.4 基于词形的相似度计算方法30-31
3.4.1 概述30
3.4.2 基于词形的的待聚类词与基词的相似度计算30-31 3.5 本文使用的聚类算法31-37 3.6 本章小结37-38第四章 汉维词对齐的研究38-46 4.1 概述38 4.2 词对齐研究现状38-39 4.3 词对齐原理39-40 4.4 词对齐实现40-45 4.5 本章小结45-46第五章 实验与分析46-49 5.1 评测方法46-47 5.2 实验结果47-49第六章 总结与展望49-50参考文献50-54攻读学位期间的科研成果54-55致谢55
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