研讨系统中的发言文本聚类及其可视化

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。……