【摘 要】
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为了解决短文本稀疏性问题,提高主题模型的性能,提出了一种词向量嵌入的主题模型。首先,假设一篇文档只包含一个主题;其次,利用词向量对每一轮迭代的主题进行扩充与调整,即对
【基金项目】
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江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0486);中央高校基本科研业务费专项资金(2017B708X14);河北省人力资源社会保障课题(JRSHZ-2018-08018)
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为了解决短文本稀疏性问题,提高主题模型的性能,提出了一种词向量嵌入的主题模型。首先,假设一篇文档只包含一个主题;其次,利用词向量对每一轮迭代的主题进行扩充与调整,即对每一个主题,利用一种非参数化的概率采样方法得到一些词,再用词向量找出相似词,提升该主题下相似词的权重;最后,用拉普拉斯近似主题分布,使其更好地运用在变分自动编码器训练中,从而加快训练速度。实验结果表明,本文模型训练出的主题具有较好的解释性,并优于其他主流的模型,可为短文本的主题提取提供更多的可能。在主题模型训练的过程中,利用词向量干预主题词分
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