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短文本相比于长文本词汇的数量更少,提取其中的语义特征信息更加困难,利用传统的向量空间模型VSM(vector space model)向量化表示,容易得到高维稀疏的向量.词的稀疏表示缺少语义相关性,造成语义鸿沟,从而导致下游聚类任务中,准确率低下,容易受噪声干扰等问题.提出一种新的聚类模型BERT_AE_K-Means... 相似文献
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