语义蒸馏：一种基于上下文特异性对对象进行聚类的方法

从事信息检索（IR）的计算机科学家早在很久以前就开发了用于数据挖掘、潜在语义分析、数据库上下文搜索等的技术。各学科的实验科学家在必须分析大量原始实验数据（天文的、物理的、生物的等）时，已经开发了强大的方法来进行统计分析以及对对象进行聚类、归类和分类。最后，物理学家发展了量子测量理论，将查询的逻辑、代数和概率方面统一到单一的形式体系中。本文的目的有双重：首先，表明当在抽象层面上表述时，来自IR、统计数据分析和物理测量理论的问题非常相似，因此可以有益地相互借鉴；其次，提出一种新的模糊层次聚类方法，称为\textit{语义蒸馏}——深受量子测量理论启发——我们开发此方法用于分析来自DNA阵列各类实验的原始数据。我们通过分析DNA阵列实验并根据其特异性对阵列中的基因进行聚类来说明该方法。