基于优化层次聚类的文档逻辑结构抽取

资 源 简 介

基于优化层次聚类的文档逻辑结构抽取

详 情 说 明

文档逻辑结构抽取是自然语言处理中的关键任务，其目标是将非结构化文档（如论文、报告）转化为具有层级关系的主题模块。传统方法依赖规则或简单聚类，而基于优化层次聚类的改进方案通过以下核心思路提升效果：

动态距离度量优化 传统层次聚类使用固定相似度计算（如余弦相似度），改进方案会结合文档局部特征（如段落密度、标题权重）动态调整距离计算公式，避免因文本长度不均导致的聚类偏差。

层次分裂-合并策略 通过自顶向下（按章节分裂）与自底向上（合并相邻段落）的混合策略，平衡计算效率与结构准确性。优化算法会评估子簇的语义连贯性，决定是否继续分裂或提前终止。

约束条件注入 引入先验知识（如已知的目录层级、章节编号规则）作为聚类约束，通过损失函数引导聚类结果符合文档类型特性（例如技术文档通常包含"引言-方法-实验"的固定模式）。

该方法的优势在于适应多变文档格式，同时对噪声数据（如页眉页脚）具有鲁棒性。实际应用中需注意计算复杂度问题，可通过预剪枝或采样策略加速处理长文档。