文献类型：期刊文章

作　　者：李璐萍[1,2] 赵小兵[1,2]

Li Luping;Zhao Xiaobing(School of Information Engineering,Minzu University of China,Beijing 100081;National Language Resource Monitoring&Research Center of Minority Languages,Minzu University of China,Beijing 100081)

机构地区：[1]中央民族大学信息工程学院,北京100081 [2]中央民族大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心,北京100081

出　　处：《情报探索》

基　　金：国家语委重点项目“蒙汉文本机器翻译关键技术”(项目编号:ZD1135-39)研究成果之一。

年　　份：2020

期　　号：11

起止页码：121-127

语　　种：中文

收录情况：RWSKHX、普通刊

摘　　要：[目的/意义]对基于文本聚类的主题发现研究成果进行了梳理,旨在为今后学者开展该领域的相关研究提供参考和借鉴。[方法/过程]重点阐述和分析了基于共词分析法、基于改进的划分聚类算法和层次聚类算法以及其他基于聚类方法的主题发现技术,并对目前主题发现领域的最新方法和发展趋势进行了分析和展望。[结果/结论]目前基于文本聚类的主题发现领域下的理论研究较为成熟但整体还处于探索阶段,未来应继续深化技术和方法上的创新研究。

关 键 词：主题发现 文本聚类 聚类算法

分 类 号：G350]