【摘 要】
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文本信息的合理表示对文本主题聚类及检索有重要作用。针对文本表示模型维度较高的问题,基于共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)研究惩罚性矩阵分解(PMD),利用PMD对向量进行稀
【基金项目】
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山西省应用基础研究计划项目(优秀青年基金)(201801D211002),全国统计科学研究项目(2017LY04),山西省高等学校优秀成果培育项目(2019KJ004)。
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文本信息的合理表示对文本主题聚类及检索有重要作用。针对文本表示模型维度较高的问题,基于共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)研究惩罚性矩阵分解(PMD),利用PMD对向量进行稀疏约束,提取核心特征词,进而实现原始数据的重建;通过共现分析理论及PMD方法,深度挖掘特征词之间的语义信息,构建语义核函数(PMD_K)。将本文方法应用于文本主题聚类中,实验结果显示,PMD和PMD_K这2种方法的聚类效果均明显优于其他方法,以F值为例,PMD_K方法较以往的95%CLSVSM_K方法,F值提高了21.9%。将PM
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