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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法，包括：获取待聚类的文本数据，对文本数据进行词语划分，得到词数据集；根据词数据集生成对应的粒球，并确定各个粒球的密度值；设置阈值，将各个粒球的密度值与设置的阈值进行对比，若小于设置的阈值，则将该粒球划分为非核心粒球，否则为核心粒球；根据核心粒球的密度可达关系对核心粒球进行聚类合并，生成类簇；将非核心粒球分配到对应的类簇中，完成聚类；本发明可以用更简单的参数调节步骤，更小的时间复杂度得到高准确率的聚类结果，为词义聚类相关领域提供更高效和更准确的解决方案。
主权项：1.一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法，其特征在于，包括：S1、获取待聚类的文本数据，对文本数据进行词语划分，得到词数据集；S2、根据词数据集生成对应的粒球，并确定各个粒球的密度值；S3、设置阈值，将各个粒球的密度值与设置的阈值进行对比，若小于设置的阈值，则将该粒球划分为非核心粒球，否则为核心粒球；S4、根据核心粒球的密度可达关系对核心粒球进行聚类合并，生成类簇；S5、将非核心粒球分配到对应的类簇中，完成聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于粒球的DBSCAN的词义聚类方法
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