CAJ | 학술논문

跨语言文档聚类主要是将跨语言文档按照内容或者话题组织为不同的类簇.该文通过采用跨语言词相似度计算将单语广义向量空间模型(Generalized Vector Space Model,GVSM)拓展到跨语言文档表示中,即跨语言广义空间向量模型(Cross-Lingual Generalized Vector Space Model,CLGVSM),并且比较了不同相似度在文档聚类下的性能.同时提出了适用于GVSM的特征选择算法.实验证明,采用SOCPMI词汇相似度度量算法构造GVSM时,跨语言文档聚类的性能优于LSA.
과어언문당취류주요시장과어언문당안조내용혹자화제조직위불동적류족.해문통과채용과어언사상사도계산장단어엄의향량공간모형(Generalized Vector Space Model,GVSM)탁전도과어언문당표시중,즉과어언엄의공간향량모형(Cross-Lingual Generalized Vector Space Model,CLGVSM),병차비교료불동상사도재문당취류하적성능.동시제출료괄용우GVSM적특정선택산법.실험증명,채용SOCPMI사회상사도도량산법구조GVSM시,과어언문당취류적성능우우LSA.