【摘要】：針對(duì)移動(dòng)營銷文本中長度偏短、用詞多變、語句殘缺等問題,提出了在文本表示過程中采用word2vec進(jìn)行詞項(xiàng)加權(quán)語義映射的方法。首先在全語料庫中采用word2vec訓(xùn)練詞向量,對(duì)整體詞向量進(jìn)行聚類操作來匯聚相近語義詞語形成語義簇特征空間,在文本向量化過程中,將詞語與聚類中心的相似度和詞語本身權(quán)重結(jié)合完成特征權(quán)值計(jì)算,向量化之后的文本采用歐氏距離計(jì)算相似度。將該算法應(yīng)用于移動(dòng)營銷短文本測試集,通過K近鄰(KNN)分類實(shí)驗(yàn)表明,該方法在分類性能上比基于詞統(tǒng)計(jì)特征的方法在各類的F1值有平均6%的提升,能夠更有效地衡量移動(dòng)營銷類別短文本的相似度。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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本文編號(hào)：2575075