研讨系统中的发言文本聚类及其可视化
2017-06-20武文英熊才权余高峰李元甘声稳
软件导刊 2017年4期
武文英+熊才权+余高峰+李元+甘声稳



摘要:研讨系统会产生大量的专家发言文本信息,对发言文本进行聚类分析并可视化展现聚类结果,可以引导专家思维,提高研讨效率。提出一种基于聚类的研讨文本分析及可视化方法。首先对专家发言文本进行分词,提取专家发言文本向量;再采用聚类算法对专家发言文本进行聚类分析,得到不同发言簇;最后在基于Web的研讨系统中实现研讨文本聚类,并采用D3方法对聚类结果进行可视化展现。实验结果表明,该方法能有效展现专家发言之间的相似性和聚集度,引导专家思维收敛并达成共识。关键词:研讨支持系统;发言文本;文本聚类;可视化DOI:10.11907/rjdk.171214中图分类号:TP301文献标识码:A(文章编号)文章编号:16727800(2017)0040014040引言 研讨是一种基于言语的群体交互行为,通过研讨可以消除分歧,从而达成共识。群体研讨系统[1]是一种计算机支持研讨工具,它支持研讨人员在线发表自己的观点,并显示研讨进程和共识达成状态。群体研讨环境的开发涉及研讨模型及共识达成算法、研讨过程控制和研讨结果可视化展示及利用等理论和技术问题,其中研讨模型及共识达成算法则是最重要的研究内容,它决定了系统能否自动得出研讨结果。目前,对研讨模型的研究大都基于抽象辩论理论,即把专家发言抽象为一个结点,而不考虑发言的内容。如文献[2]根据发言结点之间的攻击和支持关系确定发言结点的可接受性,文献[3]~[5]则对发言结点或发言之间的响应强度赋予量化值,再根据这些量化值求得发言结点的共识值。……
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