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基于LDA主题模型的文本相似度计算

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LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种具有文本表示能力的非监督学习模型.提出了一种基于LDA主题模型的文本相似度计算方法,该方法利用LDA为语料库建模,利用MCMC中的Gibbs抽样进行推理,间接计算模型参数,挖掘隐藏在文本内的不同主题与词之间的关系,得到文本的主题分布,并以此分布来计算文本之间的相似度,最后对文本相似度矩阵进行聚类实验来评估聚类效果.实验结果表明,该方法能够明显提高文本相似度计算的准确率和文本聚类效果.

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来源
《第四届全国智能信息处理学术会议》|2013年|229-232|共4页
会议地点南宁
作者
WANG Zhen-zhen; 王振振; HE Ming; 何明; DU Yong-ping; 杜永萍;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类理论、方法;
关键词
计算机理论; 文本数据; 相似度计算; 概率主题模型;

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专利

1. 基于WMF_LDA主题模型的文本相似度计算 [J] . 张璐 ,芦天亮 ,杜彦辉 . 计算机应用研究 . 2019,第010期
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