| 基于网络短文本主题挖掘技术研究 |
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| 引用本文： | 冯鑫,汤鲲.基于网络短文本主题挖掘技术研究[J].计算机与数字工程,2021,49(5):952-956,992. |
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| 作者姓名： | 冯鑫 汤鲲 |
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| 作者单位： | 武汉邮电科学研究院 武汉 430074;南京烽火天地通信科技有限公司 南京 210019;武汉邮电科学研究院 武汉 430074;南京烽火星空通信发展有限公司 南京 210000 |
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| 摘 要： | 由于短文本内容少,在语义特征上短文本要比长文本匮乏的多,传统的主题模型对于普通文档非常有效,然而严重的数据稀疏问题使得短文本主题建模困难.为了解决这一问题,提出了GBDP(Gravity Biterm Topic Model Hierarchical Dirichlet Process)模型,它是一种基于BTM(Biterm Topic Model)的Dirichlet过程,同时结合CRP(Chinese Restaurant Process)不仅考虑词汇之间相关性而且也考虑到了词对之间的联系,最后对实际数据进行了对比实验,结果表明GBDP在主题质量和困惑度方面效果显著.
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| 关 键 词： | 狄利克雷过程 LDA BTM GBDP 主题挖掘 |
Research on Topic Mining Technology Based on Network Short Article |
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| FENG Xin,TANG Kun.Research on Topic Mining Technology Based on Network Short Article[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(5):952-956,992. |
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| Authors: | FENG Xin TANG Kun |
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