【摘 要】
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该文针对上下文树核用于文本表示时缺乏语义信息的问题,提出了一种面向隐含主题的上下文树核构造方法。首先采用隐含狄利克雷分配将文本中的词语映射到隐含主题空间,然后以隐
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该文针对上下文树核用于文本表示时缺乏语义信息的问题,提出了一种面向隐含主题的上下文树核构造方法。首先采用隐含狄利克雷分配将文本中的词语映射到隐含主题空间,然后以隐含主题为单位建立上下文树模型,最后利用模型间的互信息构造上下文树核。该方法以词的语义类别来定义文本的生成模型,解决了基于词的文本建模时所遇到的统计数据的稀疏性问题。在文本数据集上的聚类实验结果表明,文中提出的上下文树核能够更好地度量文本间主题的相似性,提高了文本聚类的性能。
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