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Input: A list of unique centroid words (
unique_centroid_word)
Output:
A
list
pairword,
which
will
cont
ain
all
possible
pairs
of
unique
words
without
duplicates
1:
Initialize an empty list
pairword
2:
for index
i
from
0
to length(
unique_centroid_word)
-
2
do
3:
for index
j
from i+
1
to length(
unique_centroid_word)
–
1
do
4
:
Append
the
pair
(
uni
que_centroid_word[i],
unique_centroid_word[j])
to
pairword
5
:
end for
6
:
end for
7
:
return pairword
S
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Input:
pairword
:
List
of
word
pairs
(f
rom
Algorithm
1)
,
cooccurr
:
Co
-
occurren
ce
data
(containing distances between word pairs),
z
: Set of unique centroid candidate words.
Output:
result_centroid
:
The
centroid
term
that
has
the
minimum
average
distance
to
all
other words.
1: Initialize an empty list
result
.2: Set
amt
to the length of the set
z
.3: For each pair
of words
i
in
pairword
:4:
Initialize
sum_dist
to 0.5:
If
i
consists of identical
words, set
dist
to 0.6:
Else:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
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-
1
734
1726
7:
For each pair in
cooccurr
:8:
If the pair matches
i
, set
dist
to t
he
corresponding co
-
occurrence value.9:
Break.10:
End For.11:
Add
dist
to
sum_dist
.12:
Append the pair
(
i,sum_dist
)
to
result
.13: Initialize an empty list
centroid_list
.14: For each word
k
in
z
:15:
Set
sum_dist
to 0.
16:
For each
(
word,distance
)
in
result
:17:
If
word=k
,
add
distance
to
sum_dist
.18:
Calculate the average distance
avg_dist = sum_dist / amt
.19:
Append
(k,avg_dist)
to
centroid_list
.20: Set
min_dist
to a large value.21: Set
result_centroid
to
N
one
.22: For each
(word,avg_dist)
in
centroid_list
:23:
If
avg_dist <
min_dist
:24:
Set
min_dist
to
avg_dist
.
25:
Set
result_centroid
to
word
.26: Return
result_centroid
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