...
机译:通过识别Word Communities的简短文本聚类的概念分解
Beijing Jiaotong Univ Sch Comp &
Informat Technol Beijing 100044 Peoples R China;
Northwestern Univ Feinberg Sch Med Dept Prevent Med Div Hlth &
Biomed Informat Chicago IL 60611 USA;
Beijing Jiaotong Univ Sch Comp &
Informat Technol Beijing 100044 Peoples R China;
Beijing Jiaotong Univ Sch Comp &
Informat Technol Beijing 100044 Peoples R China;
Short text clustering; Concept decomposition; Spherical k-means; Semantic word community; Community detection;
机译:通过识别Word Communities的简短文本聚类的概念分解
机译:使用词嵌入聚类和卷积神经网络进行语义扩展以改善短文本分类
机译:改进短文本中的统计关键字检测:熵和聚类方法
机译:通过部分分类法和未标记的数据识别短文本中的域和概念
机译:合并地下和地下过程:识别分解者群落组成如何影响垃圾分解动力学
机译:文学文本中的长期记忆:稀有词的普遍聚类
机译:图3:(a-d)“女人”(a),“man”(b)和“人”(d)周围的TFMN框架。用Louvain算法(CF.Konstantinidis,Papadopoulos&Kompatsiaris,2017年)的群体聚集在一起。在A中的“女人”中的单词通过C.正面(负)单词和链接在Cyan(红色)中突出显示了“女人”中的“女人”的单词。紫色报道了正面和消极概念之间的链接。同义词之间的语义链接是绿色的。 (E-F)“女”(e)和“人”(f)框架的情感概况表明框架中诱因某种情绪的概念的比例。