Tập mờ trực cảm và ngữ nghĩa từ

Báo cáo đề xuất khái niệm độ đo tương tự cho các từ. Ở đây, từ là các đánh giá bằng ngôn ngữ về một đối tượng nào đó; chẳng hạn, khi đánh giá một chiếc xe, tập từ có thể là {rất kém, kém, trung bình, tốt, rất tốt}. Độ cho tương tự giữa các véc-tơ cho bằng từ được xây dựng dựa trên độ tương tự cho từ. Dựa trên các độ đo được định nghĩa, chúng tôi xây dựng thuật toán LCA cho bài toán phân lớp. Thực kiệm cho thấy, thuật toán LCA cho kết quả tốt cho các dữ liệu với các thuộc tính nhận giá trị rời rạc. Cải tiến của thuật toán LCA là MLCA cũng được giới thiệu nhằm giải quyết bài toán phân lớp với giá trị liên tục.