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特征稀疏是对传统文本分类的一个巨大的挑战。基于LDA模型,提出一种特征扩展的短文本分类模型。该模型在正文语料的基础上加入标题语料的主题分布,并进行整合,得到每个文本的主题分布。使用SVM分类器进行分类。实验结果表明,与正文语料进行文本分类相比,所提模型对文本分类效果较好。
基于正文和标题文本分类的主题建模
【摘 要】
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特征稀疏是对传统文本分类的一个巨大的挑战。基于LDA模型,提出一种特征扩展的短文本分类模型。该模型在正文语料的基础上加入标题语料的主题分布,并进行整合,得到每个文本的主题分布。使用SVM分类器进行分类。实验结果表明,与正文语料进行文本分类相比,所提模型对文本分类效果较好。
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2017年09期
【基金项目】
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安徽省高校自然科学基金重点项目（KJ2013A020）
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