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基于双词语义增强的BTM主题模型研究
DOI
:
,
PDF
下载:
46
浏览: 381
作者
:
王云云
;
张云华
;
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;
;
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。
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