文章标题
作者姓名
关键词
单位名称
检索
AI智能检索
学术期刊
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
按期刊分类
医药卫生
(21)
工程技术
(38)
数学与物理
(12)
经济与管理
(12)
人文社科
(41)
化学与材料
(9)
信息通讯
(10)
地球与环境
(25)
生命科学
(2)
首页
>
文章
基于双词语义增强的BTM主题模型研究
DOI
:
,
PDF
下载:
46
浏览: 424
作者
:
王云云
;
张云华
;
;
;
;
;
作者单位
:
浙江理工大学信息学院
;
关键词
:
短文本
;
BTM主题模型
;
词向量
;
吉布斯采样
;
摘要:
针对目前短文本在BTM主题模型建模过程中存在的共现双词之间语义联系较弱的问题,提出一种结合cw2vec词向量模型的改进BTM主题模型(cw2vec-BTM)。使用cw2vec模型来训练短文本语料得到词向量,并计算词向量相似度。然后通过设置采样阈值来改进BTM主题模型共现双词的采样方式,增加语义相关词语的被采样概率。实验结果证明,本文提出的改进模型能有效地提高主题模型的主题凝聚度和KL散度。
投稿
相关文章
自粘接流动树脂的研究进展
中医药治疗胃癌的分子机制及重塑免疫微环境的研究进展
智能化消防技术在老旧建筑安全保障中的应用
易经对数学的启示
一种预警性医用输液贴的设计与效果评价
学术共建
清华大学出版社
北大中文系
国家工程技术数字图书馆
维普网
万方数据库
版权所有 © 2025 世纪中文出版社
京ICP备2024086036号-2