基于自编码器语义哈希的大规模文本预处理

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 2次 | 上传用户：ppaann850729

【摘要】

：

展示了一种从大规模文本中学习文本索引的深层图形模型,深层图形模型采用自编码器作为基础结构。该图模型最终输出的值具有较强的解释性,并且比潜在语义索引更好地表示每个文档。当最深层使用少数二进制变量输出时(例如32位),图形模型将文档通过语义散列的方式映射到存储器对应的地址上,使得语义上相似的文档位于附近的地址处。然后可以通过访问所有仅相差几位的地址来找到类似于查询文本的文本。通过查询文件地址的方式,基

【作者】

：

张忠林杨朴舟

【机构】

：

兰州交通大学

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2019年03期

【关键词】

：

自编码器语义哈希潜在语义索引文本索引 Self-encoder Semantic hash Potential semantic index Text i

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61662043).

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