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上传时间: 2021-03-19
详细说明：为了实现文本代表性语义词汇的抽取，提出一种基于词组主题建模的文本语义压缩算法SCPTM(semantic compression based on phrase topic modeling) 。该算法首先将代表性语义词汇抽取问题转化为最大化优化模型，并通过贪心搜索策略实现该模型的近似求解。然后，利用词组挖掘模型LDACOL 实现词组主题建模，得到SCPTM 算法的输入参数；同时，针对该模型中词组的主题分配不稳定的问题进行改进，使得取得的代表性语义词汇更加符合人们对语义的认知习惯。最后，将改进LDACOL 模型与LDA 模型、LDACOL 模型以及TNG 模型的主题挖掘性能进行实验比较，并利用SCPTM 算法针对不同语料库进行语义压缩，根据聚类结果评价其有效性。实验结果表明，在多数情况下，改进LDACOL 模型的主题抽取效果优于其他3 种模型；过SCPTM 算法抽取代表性语义词汇能达到70% ～ 100%的精度，相比PCA、MDS、ISOMAP 等传统降维算法能获得更高的聚类效果。
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