【摘 要】
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针对传统VSM（vector space model）在短文本分类中维数高、语义特征不明显的问题,提出基于LDA（latent Dirichlet allocation）模型主题分布相似度分类方法;针对短文本内容少、长度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61365005、60965002）
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针对传统VSM（vector space model）在短文本分类中维数高、语义特征不明显的问题,提出基于LDA（latent Dirichlet allocation）模型主题分布相似度分类方法;针对短文本内容少、长度短、特征稀疏的问题,提出基于LDA模型主题-词分布矩阵的主题分布向量改进方法。与传统VSM分类方法相比,该方法降低了相似度计算维度,融合了一定语义特征。实验结果表明,与传统VSM分类方法相比,基于主题分布相似度方法的平均F1值提高了4.5%,基于LDA模型主题-词分布矩阵主题分布向量改进方
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