基于语料库的网页相似度计算与聚类分析

本研究使用语料库进行网页相似度计算与聚类分析。语料库包含人民网和中国新闻网的新闻数据，涵盖‘科技’、‘经济’、‘IT’等多个领域，共计1953条新闻。

1. 数据准备：

   • 人民网：‘科技’文件夹包含612条新闻，‘经济’文件夹包含558条新闻。
   • 中国新闻网：‘IT’文件夹包含51条新闻，‘经济’文件夹包含224条新闻。

2. 内容向量化：

   • 使用分词工具将网页语料库中的网页内容进行中文分词或不分词，计算段落向量、文章向量。
   • 使用onehot、TF-IDF和BoW等方法将内容向量化。

3. 相似度计算：

   • 计算网页之间的相似度。

4. 聚类分析：

   • 统计语料库中的网页的相似度，并将网页进行聚类。

5. 结果可视化与分析：

   • 使用可视化工具将不同类别的网页分别展示出来，以便于人工观察和分析。
   • 使用聚类结果对新的网页进行分类预测。