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基于主题模型的通用文本匹配方法
被引量：
1
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作者
黄振业
莫淦清
余可曼
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期310-318,349,共10页
检测长文本和短文本相似性的应用场景越来越多,文本对的一致性检测大多可以统一抽象成文本相似性的比较问题。该问题的难点在于短文本是零散的,从而很难判断其属于哪个领域及其背景知识,也难以引入词嵌入来解决在通用场景的具体文本匹...
检测长文本和短文本相似性的应用场景越来越多,文本对的一致性检测大多可以统一抽象成文本相似性的比较问题。该问题的难点在于短文本是零散的,从而很难判断其属于哪个领域及其背景知识,也难以引入词嵌入来解决在通用场景的具体文本匹配问题。基于这个问题,提出一种新的基于文本聚类主题模型的轻量方法,不需要利用额外的背景知识来匹配通用文本相似性。在两个经典测试样本数据集上的实验结果表明,该方法的文本相似性检测效率非常高。
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关键词
自然语言处理
文本匹配
主题模型
吉布斯采样
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职称材料
题名
基于主题模型的通用文本匹配方法
被引量：
1
1
作者
黄振业
莫淦清
余可曼
机构
浙江金融职业学院
信息
技术
学院
杭州平治信息技术股份有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期310-318,349,共10页
文摘
检测长文本和短文本相似性的应用场景越来越多,文本对的一致性检测大多可以统一抽象成文本相似性的比较问题。该问题的难点在于短文本是零散的,从而很难判断其属于哪个领域及其背景知识,也难以引入词嵌入来解决在通用场景的具体文本匹配问题。基于这个问题,提出一种新的基于文本聚类主题模型的轻量方法,不需要利用额外的背景知识来匹配通用文本相似性。在两个经典测试样本数据集上的实验结果表明,该方法的文本相似性检测效率非常高。
关键词
自然语言处理
文本匹配
主题模型
吉布斯采样
Keywords
Natural language processing
Text matching
Topic model
Gibbs sampling
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
基于主题模型的通用文本匹配方法
黄振业
莫淦清
余可曼
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
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