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基于LDA的多特征融合的短文本相似度计算
被引量：
9
1
作者
张小川
余林峰
张宜浩
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第9期266-270,共5页
近年来,LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型通过挖掘文本的潜在语义主题进行文本表示,为短文本的相似度计算提供了新思路。针对短文本特征稀疏,应用LDA主题模型易导致文本相似度计算结果缺乏准确性的问题,提出了基于LDA的多特征...
近年来,LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型通过挖掘文本的潜在语义主题进行文本表示,为短文本的相似度计算提供了新思路。针对短文本特征稀疏,应用LDA主题模型易导致文本相似度计算结果缺乏准确性的问题,提出了基于LDA的多特征融合的短文本相似度算法。该方法融合了主题相似度因子ST(Similarity Topic)和词语共现度因子CW(Co-occurrence Words),建立了联合相似度模型以规约不同ST区间下CW对ST产生的约束或补充条件,并最终权衡了准确性更高的相似度结果。对改进后的算法进行文本聚类实验,结果表明改进后的算法在F度量值上取得了一定程度的提升。
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关键词
LDA
主题模型
短文本相似
度
主题相似
度
词语共现度
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职称材料
题名
基于LDA的多特征融合的短文本相似度计算
被引量：
9
1
作者
张小川
余林峰
张宜浩
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第9期266-270,共5页
基金
国家自然科学基金(60443004)
重庆市重大科技项目(cstc2013jcsf-jcssX0020)
重庆市基础科学与前沿技术研究计划项目(cstc2015jcyjA40041)资助
文摘
近年来,LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型通过挖掘文本的潜在语义主题进行文本表示,为短文本的相似度计算提供了新思路。针对短文本特征稀疏,应用LDA主题模型易导致文本相似度计算结果缺乏准确性的问题,提出了基于LDA的多特征融合的短文本相似度算法。该方法融合了主题相似度因子ST(Similarity Topic)和词语共现度因子CW(Co-occurrence Words),建立了联合相似度模型以规约不同ST区间下CW对ST产生的约束或补充条件,并最终权衡了准确性更高的相似度结果。对改进后的算法进行文本聚类实验,结果表明改进后的算法在F度量值上取得了一定程度的提升。
关键词
LDA
主题模型
短文本相似
度
主题相似
度
词语共现度
Keywords
LDA
Topic model
Short text similarity
Similarity topics
Co-occurence words
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LDA的多特征融合的短文本相似度计算
张小川
余林峰
张宜浩
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
9
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