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基于知网语义相似度的中文文本聚类方法研究的任务书
任务书
项目名称：基于知网语义相似度的中文文本聚类方法研究
任务背景：
在大数据时代，海量的文本数据成为了一种重要的信息资源，如何从海量的文本数据中提取有价值的信息，成为了目前研究的热点问题之一。文本聚类是一种基于文本相似性度量的文本数据分析方法，目的是将相似的文本数据聚成一类并且将其与不相似的文本数据区分开来，从而实现对文本数据的有效管理和分类。目前，中文文本聚类方法主要采用词频、TF-IDF、余弦相似度等方法，这些方法虽然可以有效地处理文本数据，但是无法处理语义上的相似性，难以有效地区分同义词和近义词之间的区别。
知网是一种大规模词汇语义知识资源，可以对词汇进行语义分类、语义关联、语义组合等操作，其语义关联度可以被用于评估文本之间的语义相似性。因此，本文将探讨基于知网语义相似度的中文文本聚类方法。
任务目标：
研究基于知网语义相似度的中文文本聚类方法，包括以下子任务：
1.调研当前中文文本聚类方法的研究现状，分析其优缺点；
2.研究知网语义相似度计算方法及其在自然语言处理中的应用；
3.实现知网语义相似度在中文文本聚类中的应用，研究相关算法并进行实验验证；
4.对比当前中文文本聚类方法与基于知网语义相似度的聚类方法，分析其性能差异。
任务步骤：
1.调研当前中文文本聚类方法的研究现状，撰写综述报告，分析其优缺点；
2.研究知网语义相似度计算方法及其在自然语言处理中的应用，撰写研究报告；
3.实现知网语义相似度在中文文本聚类中的应用，探究相关算法并进行实验验证；
4.针对实验数据，对目前的中文文本聚类方法和基于知网语义相似度的聚类方法进行性能对比，并进行分析；
5.完成研究报告，总结任务成果。
任务要求：
1.调研报告、研究报告和研究成果报告应当详细介绍研究方法、实验设计和实验数据处理等方面的内容；
2.实验数据应当包括自然文本数据集和特定领域文本数据集；
3.研究报告和研究成果报告应当包含对实验结果的分析和总结，分析不同方法的优缺点和适用范围；
4.任务周期为两个月，任务完成后需要提交任务报告。
预期成果：
1.调研报告、研究报告和研究成果报告；
2.实现基于知网语义相似度的中文文本聚类方法的代码；
3.实验数据及其处理结果。
经费预算：
本任务仅涉及材料购置费用，预计预算为人民币2000元。
参考文献：
1.刘挺、姚晓峰.自然语言处理中的WordNet语义相似度计算研究.计算机工程与应用，2011，15(25):253-256。
2.黄林.基于知网语义相似度的文本聚类算法研究.计算机技术与发展，2016，26(8):96-97。
3.赵卫东.自然语言处理中的词语语义关系的处理.北大学报，1999，36(2):241-244。