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基于双词语义扩展的Biterm主题模型
被引量:
4
1
作者
李思宇
谢珺
+2 位作者
邹雪君
续欣莹
冀小平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期210-216,共7页
针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主...
针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升。
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关键词
Biterm主题模型
双词
词向量
双词语义
吉布斯采样
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职称材料
题名
基于双词语义扩展的Biterm主题模型
被引量:
4
1
作者
李思宇
谢珺
邹雪君
续欣莹
冀小平
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期210-216,共7页
基金
山西省回国留学人员科研项目(2015-045)
文摘
针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升。
关键词
Biterm主题模型
双词
词向量
双词语义
吉布斯采样
Keywords
Biterm Topic Model(BTM)
double words
word vector
double words semantic
Gibbs sampling
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
基于双词语义扩展的Biterm主题模型
李思宇
谢珺
邹雪君
续欣莹
冀小平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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