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同主题词短文本分类算法中BTM的应用与改进
被引量：
4
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作者
刘泽锦
王洁
《计算机系统应用》
2017年第11期213-219,共7页
为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主...
为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主题建模,将一段滑动窗口内的同主题词对作为特征扩充到原文本中,然后使用FBTM主题分布作为另一部分文本特征.对特征扩展后的Weibo语料库进行分类实验,结果显示该方法显著提高了分类性能.
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关键词
滑动窗口词对
快速
双词
主题
模型
(
fbtm
)
采样
特征扩展
短文本分类
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职称材料
题名
同主题词短文本分类算法中BTM的应用与改进
被引量：
4
1
作者
刘泽锦
王洁
机构
北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
出处
《计算机系统应用》
2017年第11期213-219,共7页
文摘
为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主题建模,将一段滑动窗口内的同主题词对作为特征扩充到原文本中,然后使用FBTM主题分布作为另一部分文本特征.对特征扩展后的Weibo语料库进行分类实验,结果显示该方法显著提高了分类性能.
关键词
滑动窗口词对
快速
双词
主题
模型
(
fbtm
)
采样
特征扩展
短文本分类
Keywords
sliding window biterm
fast biterm topic model
sampling
feature expension
short text classification
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
同主题词短文本分类算法中BTM的应用与改进
刘泽锦
王洁
《计算机系统应用》
2017
4
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