基于语义与情感的句子相似度计算方法

针对汉语语句表意灵活复杂多变的特点,提出一种基于语义与情感的句子相似度计算方法,从表意层面计算句子相似度。该方法使用哈工大LTP平台对句子进行预处理,提取词语、词性、句法依存标记与语义角色标记,将语义角色标注结果作为句中语义独立成分赋予相似度权重系数,综合句法依存关系与词法关系计算两句相同标签语义独立成分相似度得到部分相似度,加权计算部分相似度得到句子整体相似度。另外,考虑到情感与句式因子,在整体相似度的基础上对满足条件的两句计算情感减益与句式减益。实验结果表明,该方法能有效提取出句子语义独立成分,从语义层面上计算句子相似度,解决了信息遗漏与句子组成成分不一致的问题,提高了句子相似度计算的准确率与鲁棒性。     

结合最大最小距离和加权密度的K-means聚类算法

随机选取初始聚类中心和根据经验设置[K]值对[K]-means聚类结果都有一定的影响,针对这一问题,提出了一种基于加权密度和最大最小距离的[K]-means聚类算法,称为[KWDM]算法。该算法利用加权密度法选取初始聚类中心点集,减少了离群点对聚类结果的影响,通过最大最小距离准则启发式地选择聚类中心,避免了聚类结果陷入局部最优,最后使用准则函数即簇内距离和簇间距离的比值来确定[K]值,防止了根据经验来设置[K]值。在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,KWDM算法不仅提高了聚类的准确率,而且减少了算法的平均迭代次数,增强了算法的稳定性。