【摘 要】
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针对目前词向量无法解决短文本中一词多义的问题,提出融合词向量和BTM主题模型的Multi-TWE多维主题词向量模型。将BTM模型训练得到目标词与相应主题进行不同方式的连接,形成
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针对目前词向量无法解决短文本中一词多义的问题,提出融合词向量和BTM主题模型的Multi-TWE多维主题词向量模型。将BTM模型训练得到目标词与相应主题进行不同方式的连接,形成多维主题词向量来表示多义词词义,最后将Multi-TWE模型应用于短文本分类,提出基于Multi-TWE模型的短文本分类方法,与SVM、BTM和Word2Vec分类方法进行对比实验,实验结果表明本文提出的短文本分类方法在平均F1值上比前三种方法分别提升了3.54%、11.41%和2.86%。
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