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概率主题模型由于其高效的数据降维和文档主题特征挖掘能力被广泛应用于各种文档分析任务中，然而概率主题模型主要基于有向图模型构建，使得模型的表示能力受到极大限制。为此，研究分布式主题特征表示和基于无向图模型玻尔兹曼机的重复软最大化模型（RSM），提出一种半监督的RSM（SSRSM）。将SSRSM、RSM模型提取的主题特征应用于多标记判别任务中，实验结果表明，相比LDA和RSM模型，SSRSM模型具有更好的多标记判别能力。