一种结合主题模型与段落向量的短文本聚类方法

来源 :华东理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：skycliff520

【摘要】

：

为了克服短文本的稀疏性和高维度性,同时提升文本聚类质量,提出了一种结合词对主题模型(Biterm Topic Model, BTM)与段落向量(Paragraph Vector, PV)的短文本聚类方法。该方

【作者】

：

饶毓和凌志浩

【机构】

：

华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室

【出处】

：

华东理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年3期

【关键词】

：

词对主题模型段落向量局部离群因子 JS散度短文本聚类

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为了克服短文本的稀疏性和高维度性,同时提升文本聚类质量,提出了一种结合词对主题模型(Biterm Topic Model, BTM)与段落向量(Paragraph Vector, PV)的短文本聚类方法。该方法主要包括两个重要步骤:一是利用由词对主题模型所求出的词-文档-主题概率分布,并结合局部离群因子与JS散度对整个文本集合中的词语进行语义拆分;二是将经过词语语义拆分后的文本输入至向量化模型PV-DBOW(Distributed Bag of Words Version of Paragraph Vec

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