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融合BTM与TextCNN的文本语义增强主题爬虫研究
1
作者
艾芳菊
尹虓寅
《软件导刊》
2024年第3期21-26,共6页
在拥有海量数据的信息时代,如何高效精准地检索到所需信息是一项巨大挑战,主题爬虫是获取某个特定领域信息的有效途径。通用的主题相似度计算通常是基于词粒度的特征表达,而忽略了文本整体的主题特征表达,会影响爬虫系统的查准率和查全...
在拥有海量数据的信息时代,如何高效精准地检索到所需信息是一项巨大挑战,主题爬虫是获取某个特定领域信息的有效途径。通用的主题相似度计算通常是基于词粒度的特征表达,而忽略了文本整体的主题特征表达,会影响爬虫系统的查准率和查全率。对此,提出融合BTM与TextCNN模型的主题爬虫,将内容主题判别模块当作文本分类问题研究,通过融合BTM得到的文本主题向量与Word2vec词向量以增强文本语义信息,利用卷积神经网络提升判别模块的精确度,弥补了传统卷积神经网络分类模型中文本特征表示不充分的问题。实验结果表明,在开源新闻文本分类数据集(THUCNews)和自定义爬取的真实论文数据集中,融合BTM与TextCNN模型在测试集中的平均分类精准率分别为93.7%和91.3%,比只采用TextCNN的平均分类精确率分别提升了0.6、1.3个百分点。
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关键词
主题爬虫
主题相似度
TextCNN
BTM
Word2vec
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职称材料
题名
融合BTM与TextCNN的文本语义增强主题爬虫研究
1
作者
艾芳菊
尹虓寅
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《软件导刊》
2024年第3期21-26,共6页
基金
科技大数据湖北省重点实验室开放基金项目(E1KF291005)。
文摘
在拥有海量数据的信息时代,如何高效精准地检索到所需信息是一项巨大挑战,主题爬虫是获取某个特定领域信息的有效途径。通用的主题相似度计算通常是基于词粒度的特征表达,而忽略了文本整体的主题特征表达,会影响爬虫系统的查准率和查全率。对此,提出融合BTM与TextCNN模型的主题爬虫,将内容主题判别模块当作文本分类问题研究,通过融合BTM得到的文本主题向量与Word2vec词向量以增强文本语义信息,利用卷积神经网络提升判别模块的精确度,弥补了传统卷积神经网络分类模型中文本特征表示不充分的问题。实验结果表明,在开源新闻文本分类数据集(THUCNews)和自定义爬取的真实论文数据集中,融合BTM与TextCNN模型在测试集中的平均分类精准率分别为93.7%和91.3%,比只采用TextCNN的平均分类精确率分别提升了0.6、1.3个百分点。
关键词
主题爬虫
主题相似度
TextCNN
BTM
Word2vec
Keywords
topic crawler
topic similarity
TextCNN
BTM
Word2vec
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合BTM与TextCNN的文本语义增强主题爬虫研究
艾芳菊
尹虓寅
《软件导刊》
2024
0
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参考文献
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