基于改进的蚁群算法实现文本聚类

摘要

基于改进的蚁群算法实现文本聚类，先对文本预处理，综合考虑词汇的词性、词位分别得到一系列权重值，根据词汇在文本中的权重和在文本库中的权重，构造目标函数，最后利用改进的蚁群算法对文本聚类，本发明比传统的词频‑反文档频率方法准确度更高，克服了信息增益方法只适合提取一个类别的缺点，可以精确地计算不同词汇对文本的贡献度，大大降低噪声和孤立点对簇分类的影响，易于并行实现，同时避免其早熟性收敛，运行时间复杂度低，处理速度更快，另外文本聚类结果更符合经验值。

主权项

基于改进的蚁群算法实现文本聚类，本发明涉及语义网络技术领域，具体涉及基于改进的蚁群算法实现文本聚类，其特征是，包括如下步骤：步骤1：初始化文本库，对文本进行预处理过程，其具体描述如下：步骤1.1：分词是文本预处理的第一个步骤，在英文文本中，词语间由空格隔开，因此不需要这一步骤，而中文文本中，词之间是没有空格的，必须进行分词处理，具体分词技术如下：步骤1.1.1：根据《分词词典》找到待分词句子中与词典中匹配的词，把待分词的汉字串完整的扫描一遍，在系统的词典里进行查找匹配，遇到字典里有的词就标识出来；如果词典中不存在相关匹配，就简单地分割出单字作为词；直到汉字串为空步骤1.1.2：依据概率统计学，将待分词句子拆分为网状结构，即得n个可能组合的句子结构，把此结构每条顺序节点依次规定为，其结构图如图2所示步骤1.1.3：基于信息论方法，给上述网状结构每条边赋予一定的权值，其具体计算过程如下：根据《分词词典》匹配出的字典词与未匹配的单个词，第i条路径包含词的个数为，即n条路径词的个数集合为得在上述留下的剩下的(n‑m)路径中，求解每条相邻路径的权重大小，在统计语料库中，计算每个词的信息量，再求解路径相邻词的共现信息量，既有下式：上式为文本语料库中词的信息量，为含词的文本信息量上式为在文本语料库中的概率，n为含词的文本语料库的个数上式为含词的文本数概率值，N为统计语料库中文本总数同理为在文本语料库中词的共现信息量，为相邻词共现的文本信息量同理上式为在文本语料库中词的共现概率，m为在文本库中词共现的文本数量为文本库中相邻词共现的文本数概率综上可得每条相邻路径的权值为步骤1.1.4：找到权值最大的一条路径，即为待分词句子的分词结果，其具体计算过程如下：有n条路径，每条路径长度不一样，假设路径长度集合为假设经过取路径中词的数量最少操作，排除了m条路径，m<n，即剩下(n‑m)路径，设其路径长度集合为则每条路径权重为:上式分别为第1,2到路径边的权重值，根据步骤1.4可以一一计算得出，为剩下(n‑m)路径中第条路径的长度权值最大的一条路径:步骤1.2：去停用词为中文文本预处理第二步骤，根据停用表对文本词汇进行去停用词处理，其具体描述如下：停用词是指在文本中出现频率高，但对于文本标识却没有太大作用的单词，去停用词的过程就是将特征项与停用词表中的词进行比较，如果匹配就将该特征项删除综合分词和删除停用词技术,中文文本预处理过程流程图如图3步骤2：根据词汇在文本中的位置得到一系列词汇位置权重值，其具体描述如下：各个词在文本中的分布是不同的，而不同位置的词对于表示文本内容的能力也是不同的，这个可以根据统计调查得出一系列的位置权重值步骤3：根据词汇在文本中的词性得到一系列词汇词性权重值、、、，其具体描述如下：现代汉语语法中，一个句子主要由主语、谓语、宾语、定语和状语等成分构成，从词性的角度看，名词一般担当主语和宾语的角色，动词一般担当谓语的角色，形容词和副词一般担当定语的角色，词性的不同，造成了它们对文本或者句子的表示内容的能力的不一样，根据调查统计得出名词、动词、形容词、副词的权重值依次为、、和，且步骤4：综合上述位置与词性，根据词汇在文本中信息量，得到词汇在文本中的权重和词汇在文本库中的权重，归一化处理上述因子，得到提取特征词汇的目标函数，其具体计算过程如下：上式h为特征词汇i在文本中出现的段落数，为第j段的位置权重值，，为词汇i的词性权重值，，为词汇i在第j段出现的次数，为词汇i所在文本中特征词汇集合的总个数为文本库中文本的数量，为词汇i在第w文本中概率，为词汇i在文本库中的平均概率词汇在文本中的权重和词汇在文本库中的权重进行归一化处理，得：r为文本中特征词汇的个数设定一个合适的目标函数阈值y，提取文本的特征词汇向量，有下式：满足上式，即为文本的特征词汇步骤5：基于改进的蚁群算法，对文本库进行聚类，如图4。