融合LDA和GloVe模型的病症文本聚类算法

吴迪; 赵玉凤

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融合LDA和GloVe模型的病症文本聚类算法

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针对隐含狄利克雷分布(LDA)模型特征提取时忽略语义信息的问题,提出一种融合LDA和全局文本表示(GloVe)模型的病症文本聚类算法LG&K-Medoide。首先,利用LDA对病症文本数据建模,采用JS(Jensen-Shannon)距离计算文本相似度;其次,利用GloVe对病症文本数据建模获取词向量,根据病症词性贡献度,对词向量权重进行标注,采用余弦距离计算基于GloVe建模加权的文本相似度;最后,将两种相似度进行结合,改进距离公式,实现K-Medoide聚类。实验结果表明,LG&K-Medoide算法较基于LDA,LDA+TF-IDF,LDA+Word2Vec模型的聚类算法具有较高的精度。

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来源
《河北工程大学学报（自然科学版）》 |2022年第1期|92-98|共7页
作者
吴迪; 赵玉凤;
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作者单位

河北工程大学信息与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电磁成型;
关键词
病症文本; LDA; GLOVE; 相似度结合; 聚类;

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