20、利用聚类技术在文本构建中利用关键短语实现基于概念的语义表示

利用聚类技术在文本构建中利用关键短语实现基于概念的语义表示

在当今信息爆炸的时代，网络和社交媒体平台上的文本数据呈指数级增长。为了从这些非结构化文本中提取有价值的信息，并为用户提供相关内容以提升体验，自动化文本挖掘技术变得至关重要。在文本挖掘过程中，文本表示和挖掘算法的选择是两个关键因素，而文档表示作为基础环节，对性能有着显著影响，其核心目标是通过向量化将文档转换为机器可读的格式。

现有文本表示方法的局限性

早期，经典的向量空间模型（VSM）被广泛应用，基于该模型的词频 - 逆文档频率（TF - IDF）和词袋模型（BoW）将文档表示为向量，每个单词对应一个独立维度。然而，这些方法未考虑单词间的语义关系，且向量大小随文档中单词数量增加，影响了文本挖掘算法的效率，也难以捕捉良好的文本特征。

为解决这一问题，出现了一些改进方法。潜在语义索引（LSI）利用奇异值分解（SVD）矩阵代数技术，以较少维度近似源空间；潜在狄利克雷分配（LDA）能识别文档的潜在主题，并使用主题概率分布进行表示。

近年来，机器学习算法在文本表示领域取得了进展。例如，基于Word2Vec的Doc2Vec，它能学习从短语、句子到大型文档等可变长度文本片段的分布式向量表示。但这些嵌入技术生成的特征向量存在模糊性，难以解释挖掘算法的逻辑。

概念表示的出现与问题

概念表示作为一种解决方案应运而生，它将文档表示为向量，每个概念对应一个独立维度，实现了从单词空间到概念空间的线性转换，便于控制向量大小。其中，著名的方法包括概念袋（BoC）和加权概念袋（BoWC）。这两种方法都通过对单词向量进行聚类形成概念簇，再利用簇的频率表示文档向量。为减少常见概念的影响，BoC采