本文關(guān)鍵詞： 微博文本 相似度計(jì)算 詞向量 高維詞庫(kù) 句向量　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在Word2vec框架內(nèi),針對(duì)微博文本的特點(diǎn),提出采用詞向量或高維詞庫(kù)映射計(jì)算句向量的方法。以3種算法構(gòu)造句向量,即采用Word2vec對(duì)微博文本進(jìn)行擴(kuò)展后以TF-IDF方法表示句向量;將句子中每個(gè)詞的詞向量相加形成句向量;構(gòu)建高維詞庫(kù),將句子中的每個(gè)詞映射到高維詞庫(kù)形成句向量。對(duì)比3種訓(xùn)練句向量的方法,選出最適合微博領(lǐng)域的模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用高維詞庫(kù)映射的方法對(duì)微博的句向量計(jì)算的效果最佳。
[Abstract]:In the framework of Word2vec, according to the characteristics of Weibo's text, a method of calculating sentence vector by word vector or high-dimensional lexicon mapping is put forward. Three kinds of algorithms are used to construct sentence vector, that is, the sentence vector is represented by TF-IDF method after the extension by Word2vec to Weibo's text. The word vector of each word in a sentence is added together to form a sentence vector; a high-dimensional lexicon is constructed, and each word in the sentence is mapped to a high-dimensional lexicon to form a sentence vector. The experimental results show that the method of high-dimensional lexicon mapping is the best method to calculate the sentence vector of Weibo.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)智能信息處理研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61370139) 北京市屬高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)與教師職業(yè)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IDHT20130519)
【分類號(hào)】：TP391.1

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