【摘 要】
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针对短文本信息篇幅短、信息量少、特征稀疏的特点,提出一种基于LDA（Laten Dirichlet Allocation）主题模型特征扩展的短文本分类方法。该方法利用LDA模型得到文档的主题分布,然
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针对短文本信息篇幅短、信息量少、特征稀疏的特点,提出一种基于LDA（Laten Dirichlet Allocation）主题模型特征扩展的短文本分类方法。该方法利用LDA模型得到文档的主题分布,然后将对应主题下的词扩充到原来短文本的特征中,作为新的部分特征词,最后利用SVM分类方法进行分类。实验结果表明,相比于传统的基于VSM模型的分类方法,基于LDA特征扩展的短文本分类方法克服了特征稀疏的问题,在各个类别上的查准率、查全率和F1值都有所提高,充分验证了该方法对短文本分类的可行性。
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