基于词性的文本预处理及其聚类

资 源 简 介

基于词性的文本预处理及其聚类

详 情 说 明

在自然语言处理领域，文本预处理是影响后续分析效果的关键步骤。本文介绍了一种基于词性的高效文本特征提取方法，有效解决了传统停用词表方法在大规模文本处理中的效率瓶颈问题。

传统方法通常依靠建立庞大的停用词表来筛选特征词，但随着文本数据量的增长，这种方法的处理效率会显著下降。而中文的词性类别相对有限（约20-30种），这使得基于词性的特征提取具有天然优势。我们可以通过保留特定词性的词汇（如名词、动词等）来快速提取文本的关键特征，这种方法的计算复杂度与文本数量无关，只与词性种类相关。

该算法的实现依托于中科院计算所开发的ICTCLAS50分词系统，这是一个成熟的中文分词组件，能够准确识别中文词汇及其词性。通过配置需要保留的词性类别，算法可以快速过滤掉冗余信息，保留对文本含义表达最重要的词汇特征。

经过词性筛选后的文本特征不仅维度大幅降低，而且保留了语义核心内容，这为后续的文本聚类或分类任务提供了理想的数据基础。在MATLAB 2011b环境中，该方法已经验证了其高效性和实用性，特别适合处理大规模中文文本数据集。

这种基于词性的预处理方法相较于传统方式有三个突出优势：处理效率与文本规模无关、特征维度控制精准、保留词汇的语义价值高。它为中文文本挖掘任务提供了一条高效的特征工程路径。