【摘 要】
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传统隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型在文本分类计算时利用Gibbs Sampling拟合已知条件分布下的未知参数,较难权衡分类准确率与计算复杂度间的关系。为此,在LDA主题模型的基础
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十二研究所
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传统隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型在文本分类计算时利用Gibbs Sampling拟合已知条件分布下的未知参数,较难权衡分类准确率与计算复杂度间的关系。为此,在LDA主题模型的基础上,利用神经网络拟合单词-主题概率分布,提出一种文本分类算法NLDA。在THUCNews语料库和复旦大学语料库上进行实验,结果表明,与传统LDA模型相比,该算法的平均分类准确率分别提升5.53%和4.67%,平均训练时间分别减少8%和10%。
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