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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于改進GHSOM算法的民航航空法規知識地圖

      基于改進GHSOM算法的民航航空法規知識地圖

      2021-06-17 | rar | 2.40 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對文本聚類過程中簇的數量無法動態改變及文本分類結果不夠精確等問題，文中引入并改進了成長型分級自組織映射（ Growing Hierarchical Self- Organizing Map， GHSOM）算法，以提高文本聚類的精確度，并嘗試使用改進后的 GHSOM算法構建民航航空法規知識地圖。 GHSOM算法為多層分級結構，毎一層包含數饣獨立的成長型SOM，通過増長規模來在一定程度上更加詳細地描述數據集，提高分類效果。在此基礎上，以民用航空領堿的各項法律、法規祭文為樣本資料集，結合中文分詞、關鍵詞提取、文件向量等技術手段，利用改進的 GHSOM算法對文本進行聚類分析，并最終完成民航航空法規知識地圖的構建。實驗結果表眀，所提算法具有顯著的文本聚類能力，利用該算法構建的民航航空法規知識地圖取得了較妤的分類效果其精確度、召回率等評價指標也獲得了進一步的提升。

      算法 聚類 自然語言處理
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