基于HowNet词汇相关性的文本聚类

周爱武; 汪贤惠; 刘慧婷

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基于HowNet词汇相关性的文本聚类

更新时间：2026-09-04

- 基于HowNet词汇相关性的文本聚类
- Vocabulary Correlation Text Clustering Based on HowNet
- 微电子学与计算机 2015年32卷第4期页码：90-93
- 作者机构：
  
  安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230601
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61202227)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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周爱武, 汪贤惠, 刘慧婷. 基于HowNet词汇相关性的文本聚类[J]. 微电子学与计算机, 2015, 32(4): 90-93.

ZHOU Ai-wu, WANG Xian-hui, LIU Hui-ting. Vocabulary Correlation Text Clustering Based on HowNet[J]. 2015, 32(4): 90-93.
周爱武, 汪贤惠, 刘慧婷. 基于HowNet词汇相关性的文本聚类[J]. 微电子学与计算机, 2015, 32(4): 90-93. DOI：

ZHOU Ai-wu, WANG Xian-hui, LIU Hui-ting. Vocabulary Correlation Text Clustering Based on HowNet[J]. 2015, 32(4): 90-93. DOI：

摘要

提出基于HowNet词汇相关性的聚类方法

该方法通过统计学的Z分数来消除孤立点

根据文档的稀疏分布程度

选择初始聚类中心

并且考虑词与词的相关性和词与词的语义相似性

使得文本聚类的精确度得到了提升

时间消耗上也大大减少.

Abstract

The vocabulary correlation method based on HowNet is given out in this paper.This method removes isolated points through statistical z-score. The initial clustering centers are selected according to the sparse division of docunents. The relevance and semantic similarity of words are studied

which improve the precesion of docunent clustersing and reduce the time consumption.

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