期刊文章详细信息
利用word2vec对中文词进行聚类的研究
Research on Chinese word Clustering with Word2vec
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京邮电大学网络技术研究院,北京100876
年 份：2013
卷 号：34
期 号：12
起止页码：160-162
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、JST、普通刊
摘 要：文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用,该技术经过多年的发展,已产生了一系列的理论成果。本文在前人研究成果的基础上,探索了一种新的中文聚类方法。本文先提出了一种中文分词算法,用来将中文文本分割成独立的词语。再对处理后的语料使用Word2Vec工具集,应用深度神经网络算法,转化为对应的词向量。最后,将词向量之间的余弦距离定义为词之间的相似度,通过使用K-means聚类算法将获取的词向量进行聚类,最终可以返回语料库中同输入词语语意最接近的词。本文从网络上抓取了2012年的网络新闻数据,应用上述方法进行了实验,取得了不错的实验效果。
关 键 词：数据挖掘 聚类 分词 词向量 神经网络
分 类 号：TP39]
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