【摘 要】
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在文本分类的过程中,由于文本数据具有非结构化、高维性、稀疏性的特征,常常会导致分类效果的不理想.由此可知,文本分类的准确性十分依赖于文本表示的效果.本文通过融合Laten
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室
【基金项目】
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天津市特派员项目(18JCTPJC51000)。
论文部分内容阅读
在文本分类的过程中,由于文本数据具有非结构化、高维性、稀疏性的特征,常常会导致分类效果的不理想.由此可知,文本分类的准确性十分依赖于文本表示的效果.本文通过融合Latent Dirichlet Allocation和Doc2vec算法得到一种新的主题向量表示和文档向量表示,再通过计算其中的余弦相似度来提取文本特征.该方法不仅能得到在特定段落的语境下词与词之间的语义关系,还能因此挖掘出更多与文档相关的主题信息.为了验证算法的有效性,对几种相关方法进行了性能比较,实验结果表明,该方法优于其它方法,生成的文档特
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