De flesta traditionella textklustermetoder bygger på "påse med ord" (BOW) representation baserad på frekvensstatistik i en uppsättning dokument. BOW ignorerar emellertid den viktiga informationen om de semantiska relationerna mellan nyckeltermer. För att lösa detta problem har flera metoder föreslagits för att berika textrepresentation med externa resurser i det förflutna, såsom WordNet. Men många av dessa metoder lider av vissa begränsningar: 1) WordNet har begränsad täckning och saknar en effektiv ordförnimmelse förmåga; 2) De flesta av textrepresentation anrikningsstrategier, som bifoga eller ersätta dokument termer med deras hypernym och synonym, är alltför enkla. För att komma till rätta med dessa brister föreslår vi först ett sätt att bygga upp ett begrepp som bygger på de semantiska relationer (synonym, hypernym och associativ relation) som utvunnits från Wikipedia. Sedan utvecklar vi en enhetlig ram för att utnyttja dessa semantiska relationer för att förbättra traditionella innehållslika mått för textkluster. De experimentella resultaten på Reuters och OHSUMED dataset visar att med hjälp av Wikipedia thesaurus förbättras vår metods klusterprestanda jämfört med tidigare metoder. Dessutom, med optimerade vikter för hypernym, synonym, och associativa begrepp som är stämda med hjälp av ett fåtal märkta dataanvändare som tillhandahålls, kan klusterprestandan förbättras ytterligare.
Hu m.fl. REF föreslog en metod som bryter synonymer, hypernym och associativa relationer från Wikipedia, och bifogar det till traditionell textliknande åtgärd för att underlätta dokumentklustring.
Enhancing text clustering by leveraging Wikipedia semantics
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}