文件名称:
基于最小领域知识的主题建模 ：Topic Modeling with Minimal Domain Knowledge
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文件大小: 526kb
下载次数: 0
上传时间: 2017-09-19
详细说明： 基于最小领域知识的主题建模 ，一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，涉及自然语言处理领域 传统的主题挖掘技术基于概率统计的混合模型，对文本信息进行建模，使得模型能够自动挖掘出文本中潜在的语义信息，使用户能够快速的了解文本中所涉及的内容。通过主题模型，不仅能够获得文本集合中主要涉及的信息，而且能够获得每篇文档中的内容信息。常见的主题模型有概率潜在语义分析(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,PLSA)模型[1]和潜在狄利克雷分配(LatentDirichletAllocatio n,LDA)模型[2]。但该类技术仅考虑文本集合中的文本信息，其他有用的信息，如文本的类别信息等，无法被利用起来。 ...展开收缩
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