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基于詞對偽文檔的短文本主題模型研究

發(fā)布時間:2017-09-05 03:12

  本文關鍵詞:基于詞對偽文檔的短文本主題模型研究


  更多相關文章: 主題模型 主題聚類 機器學習 短文本 文本分析


【摘要】:隨著信息技術的不斷發(fā)展,人們每天都會面對超過自身接受范圍的信息量。因此對文本進行主題分類,并為人們推送特定的信息就成了一個熱門的研究議題。眾多在線社交平臺和在線新聞媒體出現在人們的生活之中,包括微博、新聞門戶、在線問答網站等。從這些網絡平臺和媒體上人們可以獲取各種短文本形式的文本數據,絕大多數的數據都是沒有類別的,因此短文本的主題自動聚類研究有非常廣闊的應用前景。理解這些短文本數據內潛在的主題結構是非常重要的。本文的工作圍繞短文本數據集上的主題聚類問題展開研究。針對短文本數據集的稀疏性問題,基于共現詞語能夠體現更多語義信息的思想,本文提出了一個基于詞共現網絡的詞對偽文檔主題模型(BPDTM)。本文在新聞標題和知乎問題標題數據集上進行主題聚合度、文本聚類和文本分類的實驗。實驗結果表明BPDTM模型表現優(yōu)于LDA和BTM模型,這證明了BPDTM模型在短文本主題聚類問題上是有效的。本文的主要工作有:1) 定義了詞共現網絡中的詞對三角關系,并據此構造詞對偽文檔集。2) 基于詞對偽文檔集,提出了針對短文本數據集的詞對偽文檔主題模型。3) 提出了一種降低模型時間開銷的方法,在保證了模型性能的基礎上,顯著減少模型運行時間。
【關鍵詞】:主題模型 主題聚類 機器學習 短文本 文本分析
【學位授予單位】:南京大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.1
【目錄】:
  • 中文摘要6-7
  • 英文摘要7-12
  • 第一章 緒論12-16
  • 1.1 研究背景及意義12-13
  • 1.2 論文的內容和貢獻13-14
  • 1.3 論文組織結構14-16
  • 第二章 背景知識16-26
  • 2.1 引言16
  • 2.2 背景知識16-20
  • 2.2.1 詞袋模型16
  • 2.2.2 詞權重計算16-18
  • 2.2.3 詞語相似性度量18-19
  • 2.2.4 潛在狄利克雷分配模型與吉布斯采樣19-20
  • 2.3 研究現狀20-24
  • 2.3.1 非概率主題模型21-22
  • 2.3.2 概率主題模型22-23
  • 2.3.3 短文本主題模型23-24
  • 2.4 本章小結24-26
  • 第三章 基于詞共現網絡的偽文檔構造26-36
  • 3.1 引言26-27
  • 3.2 詞共現網絡27-28
  • 3.3 詞三角關系28-29
  • 3.4 詞三角關系挖掘與偽文檔集構造29-31
  • 3.4.1 詞三角關系挖掘29-30
  • 3.4.2 偽文檔集構造30-31
  • 3.5 偽文檔集規(guī)模削減算法31-35
  • 3.5.1 主題模型時間復雜度分析31-33
  • 3.5.2 偽文檔集規(guī)模削減算法33-35
  • 3.6 本章小結35-36
  • 第四章 詞對偽文檔集主題模型36-59
  • 4.1 引言36-37
  • 4.2 詞對偽文檔集主題模型37-41
  • 4.2.1 詞對偽文檔集主題模型生成式算法37-40
  • 4.2.2 原文檔主題判定40-41
  • 4.3 BPDTM模型參數學習41-45
  • 4.4 數據集與實驗設置45-49
  • 4.4.1 數據集45-47
  • 4.4.2 數據預處理47-49
  • 4.4.3 實驗環(huán)境49
  • 4.5 實驗對比和分析49-58
  • 4.5.1 主題聚合度49-52
  • 4.5.2 文本聚類52-56
  • 4.5.3 文本分類56-58
  • 4.6 本章小結58-59
  • 第五章 總結與展望59-61
  • 5.1 總結59-60
  • 5.2 展望60-61
  • 參考文獻61-64
  • 致謝64-65
  • 附錄65-66

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本文編號:795478

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