【摘 要】
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主题模型在发现文本潜在主题方面已被证明是非常成功的,但是以往人们所研究的主题模型都基于“词袋”假设,忽略了词之间的关联。另一个问题是隐藏的主题数目往往需要预先确定
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主题模型在发现文本潜在主题方面已被证明是非常成功的,但是以往人们所研究的主题模型都基于“词袋”假设,忽略了词之间的关联。另一个问题是隐藏的主题数目往往需要预先确定。然而在实际应用中,确定适当数目的主题非常困难,有时是不现实的。本文提出一种基于多层狄利克雷过程的非参数贝叶斯主题模型HDP-GTM,该模型考虑了词与词之间的关联,将文本数据表示为图结构数据。同时通过多层狄利克雷过程实现了主题数目的灵活选取,突破了经典主题模型需要预先给定主题数目的局限性。由于HDP-GTM模型突破了传统主题模型“词袋”的限制,考虑了数据的图结构性质,充分利用了更多的数据信息,从而使得文本分类效果显著提升。通过实验,进一步验证了本文提出的HDP-GTM模型的有效性和优越性。
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