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基于特征词的文本聚类算法研究的中期报告
尊敬的评委您好,
我正在研究基于特征词的文本聚类算法,现在向您提交中期报告,希望得到您的指导和评估。
1.研究目的
本次研究旨在探究如何使用特征词作为一种有效的文本表示方式,从而实现文本聚类的目的。该研究的目的主要有以下三个方面:
-分析和总结目前主流的文本聚类算法,探究其中使用特征词的原理和优缺点;
-建立针对中文文本的特征词提取方法,将文本转化为特征向量进行聚类;
-实验评估特征词聚类算法的性能,比较不同算法的聚类效果,并在实际应用中进行验证。
2.已完成工作
在研究初期,我首先进行了文献调研,阅读了大量关于文本表示和文本聚类算法的文章,包括传统的向量空间模型、主题模型以及近年来兴起的基于深度学习的文本表示方法。通过文献调研,我深入了解了不同的算法原理以及它们的优缺点。
在此基础上,我着手建立特征词提取方法。首先,我使用结巴分词工具对文本进行分词,并过滤掉停用词、标点符号等无关词汇,保留有意义的实词。然后,我使用TF-IDF方法计算每个词汇在所有文档中的权值,并从中选择出具有一定频率和权值的词汇作为特征词。最后,我将每个文本转化为特征向量表示,以便进行聚类分析。
3.下一步工作
接下来,我将继续深化特征词提取方法,探究如何处理中文歧义词、同义词等问题,提高特征词的准确性和覆盖率。另外,我还将在实验中比较不同的聚类算法,包括层次聚类、K-means、DBSCAN等,并评估它们的聚类效果。
同时,我还计划在实际应用场景中进行验证,比如分析新闻报道的主题聚类、对社交媒体上的用户进行分组等。通过实际应用验证,我相信该算法将有更加广泛的应用前景。
谢谢您的关注和支持!