資料介紹
針對文本聚類過程中簇的數(shù)量無法動態(tài)改變及文本分類結果不夠精確等問題,文中引入并改進了成長型分級自組織映射( Growing Hierarchical Self- Organizing Map, GHSOM)算法,以提高文本聚類的精確度,并嘗試使用改進后的 GHSOM算法構建民航航空法規(guī)知識地圖。 GHSOM算法為多層分級結構,毎一層包含數(shù)饣獨立的成長型SOM,通過増長規(guī)模來在一定程度上更加詳細地描述數(shù)據(jù)集,提高分類效果。在此基礎上,以民用航空領堿的各項法律、法規(guī)祭文為樣本資料集,結合中文分詞、關鍵詞提取、文件向量等技術手段,利用改進的 GHSOM算法對文本進行聚類分析,并最終完成民航航空法規(guī)知識地圖的構建。實驗結果表眀,所提算法具有顯著的文本聚類能力,利用該算法構建的民航航空法規(guī)知識地圖取得了較妤的分類效果其精確度、召回率等評價指標也獲得了進一步的提升。
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