检 索
学术期刊
切换导航
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
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
题名
基于双词语义增强的BTM主题模型研究
DOI
作者
王云云 张云华
作者单位
浙江理工大学信息学院
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。
关键词
短文本;BTM主题模型;词向量;吉布斯采样
刊名
软件工程研究
ISSN
3078-980X
年、卷(期)
202010
所属期刊栏目
工程技术
打印