本文選題：文本分類 + 潛在狄利克雷分布　； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2017年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的文本分類方法需要大量人工標(biāo)注好的訓(xùn)練數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)標(biāo)注的好壞會影響結(jié)果等問題,通過對LDA及其相關(guān)模型的研究,提出一種基于LDA的弱監(jiān)督文本分類算法。無需人工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù),在處理文本時,引入詞向量,保持文本中的詞序,加入二元語法。實驗結(jié)果表明,該方法節(jié)省了人力、物力,取得了較優(yōu)效果。
[Abstract]:Based on the research of LDA and its correlation model , a weak supervised text classification algorithm based on LDA is proposed for the traditional text classification method , and a weak supervised text classification algorithm based on LDA is proposed .
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目(14BYY096) 國家自然科學(xué)基金項目(61402419、61272221) 國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃基金項目(2012AA011101) 計算語言學(xué)教育部重點實驗室(北京大學(xué))開放課題基金項目(201401) 國家973重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃基金項目(2014CB340504) 河南省高等學(xué)校重點科研基金項目(15A520098)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1983738