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基于K-means和TF-IDF的中文药名聚类分析 被引量：2
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作者 黄运高 王妍 +2 位作者 邱武松 向林泓 赵学良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期173-174,210,共3页
针对药名聚类中药物命名特殊性导致的命名准确率低的问题,提出了基于TF-IDF和K-means的药名聚类方法。药物命名具有一定的规律性且中西药名命名形式不同等特点,基于字词共现频率的方法难以取得较好的聚类效果,因此,使用TF-IDF方法计算... 针对药名聚类中药物命名特殊性导致的命名准确率低的问题,提出了基于TF-IDF和K-means的药名聚类方法。药物命名具有一定的规律性且中西药名命名形式不同等特点,基于字词共现频率的方法难以取得较好的聚类效果,因此,使用TF-IDF方法计算药名相似的方法并采用K-means聚类算法进行药名的聚类。实验结果表明,TFIDF的聚类准确率高于TF的聚类方法,按字切分的聚类准确率高于分词后的聚类准确率,基于字和TF-IDF的聚类准确率最高且稳定,准确率达到96.77%。 展开更多
关键词 TF-IDF K-MEANS 中文药名聚类 药名分析 字词共现频率
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一种基于词共现图的文档主题词自动抽取方法 被引量：30
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作者 耿焕同 蔡庆生 +1 位作者 于琨 赵鹏 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期156-162,共7页
主题词抽取是文本自动处理的基础性工作.在对现有主题词抽取方法深入研究的基础上,提出了一种基于词共现图的文档主题词自动抽取方法;该方法以基于词频统计方法为基础,利用在词共现图形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息自动地... 主题词抽取是文本自动处理的基础性工作.在对现有主题词抽取方法深入研究的基础上,提出了一种基于词共现图的文档主题词自动抽取方法;该方法以基于词频统计方法为基础,利用在词共现图形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息自动地提取文档中的主题词,旨在找出一些非高频词且又对主题贡献大的词.实验表明了该抽取方法抽取出的主题词更能准确地符合了作者的主题. 展开更多
关键词 自然语言处理 词共现图 主题词 TFIDF
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