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一种基于标签的改进主题演化模型
1
作者
姚立
张曦煌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期205-210,216,共7页
传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析...
传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析,以扩展模型的生成过程。在ToT模型的基础上引入原始文档的标签属性,构建改进模型并使用吉布斯采样算法估计其参数。实验结果表明,与ToT模型相比,该模型具有较高的泛化能力。
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关键词
标签
主题演化模型
隐狄利克雷分配
词频-反重力距算法
吉布斯采样
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职称材料
题名
一种基于标签的改进主题演化模型
1
作者
姚立
张曦煌
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期205-210,216,共7页
基金
江苏省产学研合作项目(BY2015019-30)
文摘
传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析,以扩展模型的生成过程。在ToT模型的基础上引入原始文档的标签属性,构建改进模型并使用吉布斯采样算法估计其参数。实验结果表明,与ToT模型相比,该模型具有较高的泛化能力。
关键词
标签
主题演化模型
隐狄利克雷分配
词频-反重力距算法
吉布斯采样
Keywords
label
Topics over Time(ToT) model
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
TF
-
IGM algorithm
Gibbs sampling
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于标签的改进主题演化模型
姚立
张曦煌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
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