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文檔簡(jiǎn)介
1、在"便攜式農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)"項(xiàng)目的開發(fā)中,為了從農(nóng)作物信息文本中抽取數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù),首先得從文本中為各類物種提取信息模板,形成數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)表的字段定義.由于自然語言尤其是中文表示的靈活性,同一類信息的描述就有很多不同的表示,要從不同的描述中提取出各種信息模式,就需要對(duì)文本中的各個(gè)句子進(jìn)行歸類,而要通過計(jì)算機(jī)來解決這個(gè)問題,就必須采用聚類分析的方法.在聚類分析完成后,就可以將要抽取信息的句子與模板中的信息模式進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配,定位它所屬的信息模
2、式,最后抽取句子中的信息.聚類分析是一種應(yīng)用性很強(qiáng)的數(shù)學(xué)方法,它已經(jīng)應(yīng)用到工程技術(shù)中的許多領(lǐng)域.在現(xiàn)實(shí)世界中,很多事物之間沒有明顯的劃分界限,它們之間的關(guān)系往往是摸糊的,普通的聚類分析方法難以擔(dān)此重任.將模糊數(shù)學(xué)方法應(yīng)用到聚類分析中,形成模糊聚類分析.模糊關(guān)系更能反映客觀事物之間的聯(lián)系.因此,模糊聚類分析更適合于現(xiàn)實(shí)世界中事物的分類.通用的聚類方法一般適合于簡(jiǎn)單對(duì)象的分類和有限對(duì)象的分類.而在我們的應(yīng)用中,文本中包含的信息量特別大,通用
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