I traditionella textklustermetoder representeras dokumenten som "påsar med ord" utan att man tar hänsyn till den semantiska informationen i varje dokument. Till exempel, om två dokument använder olika samlingar av kärnord för att representera samma ämne, kan de felaktigt tilldelas olika kluster på grund av bristen på delade kärnord, även om kärnorden de använder förmodligen är synonymer eller semantiskt associerade i andra former. Det vanligaste sättet att lösa detta problem är att berika dokumentrepresentationen med bakgrundskunskapen i en ontologi. Det finns två viktiga frågor för detta tillvägagångssätt: (1) täckningen av ontologin är begränsad, även för WordNet eller Mesh, (2) använda ontologi termer som ersättning eller ytterligare funktioner kan orsaka informationsförlust, eller införa buller. I det här dokumentet presenterar vi en ny textklustermetod för att ta itu med dessa två frågor genom att berika dokumentrepresentationen med Wikipedia-koncept och kategoriinformation. Vi utvecklar två tillvägagångssätt, exakt matchning och relations-match, att kartlägga textdokument till Wikipedia koncept, och vidare till Wikipedia kategorier. Därefter sammanställs textdokumenten baserat på ett likhetsmått som kombinerar dokumentinnehållsinformation, begreppsinformation samt kategoriinformation. De experimentella resultaten med hjälp av den föreslagna klusterramen för tre datauppsättningar (20-newsgroup, TDT2 och LA Times) visar att klusterprestandan förbättras avsevärt genom att dokumentrepresentationen berikas med Wikipedias begrepp och kategorier.
Därför har karteringsstrategierna utvecklats i REF för att matcha textdokument med Wikipedia-ämnen och vidare till Wikipedia-kategorier.
Exploiting Wikipedia as external knowledge for document clustering
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}