基于关键词聚类的新闻文本相似度计算

《基于关键词聚类的新闻文本相似度计算》是一篇探讨如何通过关键词聚类方法提高新闻文本相似度计算效率和准确性的学术论文。该研究针对当前新闻文本处理中存在信息冗余、语义模糊以及计算复杂度高等问题，提出了一种创新性的解决方案，旨在提升文本相似度计算的效果。

在现代信息爆炸的时代，新闻文本的数量呈指数级增长，如何高效地对这些文本进行分类、检索和推荐成为研究热点。传统的文本相似度计算方法，如余弦相似度、Jaccard相似度等，虽然在一定程度上能够衡量文本之间的相似性，但在面对长文本、多主题或语义复杂的新闻时，往往表现不佳。因此，本文提出了一种基于关键词聚类的方法，以更精确地捕捉新闻文本之间的语义关系。

该论文首先介绍了关键词提取的相关技术，包括TF-IDF、TextRank等算法，并结合实际案例分析了不同方法在新闻文本中的适用性。随后，作者提出了一个基于聚类的关键词分组策略，将高频关键词按照语义相关性进行聚类，从而形成多个语义簇。每个语义簇代表一类核心概念，进而用于构建新闻文本的特征向量。

在构建特征向量之后，论文进一步设计了一种改进的相似度计算模型。该模型不仅考虑了关键词的出现频率，还引入了聚类中心的距离作为权重因素，使得相似度计算更加符合人类对文本的理解方式。此外，作者还通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，与传统方法相比，该方法在准确率和召回率方面均有显著提升。

为了评估所提方法的性能，论文选取了多个公开的新闻数据集进行测试，包括Reuters、20Newsgroups等。在实验过程中，作者采用了交叉验证的方式，确保结果的可靠性。同时，对比了多种主流的文本相似度计算方法，如基于词向量的模型（Word2Vec、GloVe）以及基于深度学习的模型（BERT、Sentence-BERT），并分析了各自的优势和局限性。

研究结果显示，基于关键词聚类的方法在保持较低计算成本的同时，能够有效提升相似度计算的准确性。特别是在处理多主题新闻或包含大量专业术语的文本时，该方法表现出更强的鲁棒性和适应性。此外，论文还指出，该方法在实际应用中具有良好的扩展性，可以与其他自然语言处理技术相结合，进一步提升系统性能。

尽管该方法在实验中取得了良好效果，但论文也指出了其局限性。例如，在处理短文本或缺乏明确关键词的文本时，聚类效果可能不够理想。此外，关键词的提取质量对最终结果有较大影响，因此需要进一步优化关键词提取算法，以提高整体性能。

总体而言，《基于关键词聚类的新闻文本相似度计算》为新闻文本处理提供了一种新的思路，丰富了文本相似度计算的研究内容。该论文不仅具有理论价值，也为实际应用提供了可行的技术方案，对于推动新闻推荐、信息检索等领域的发展具有重要意义。