隨著科研人員數(shù)量的不斷增長(zhǎng),學(xué)術(shù)文獻(xiàn)也是與日增長(zhǎng),這就使得對(duì)文獻(xiàn)分類具有十分重要的意義。應(yīng)用于多領(lǐng)域文檔集合的分類算法種類繁多,應(yīng)用廣泛,然而,諸如文本全是關(guān)于室內(nèi)定位或者全是關(guān)于醫(yī)學(xué)等這樣窄領(lǐng)域的文獻(xiàn)分類應(yīng)用,是一個(gè)極其困難的任務(wù)。盡管在科學(xué)研究中發(fā)揮著很重要的作用,卻沒有得到很好的研究。本文的研究重點(diǎn)是針對(duì)SpringerLink窄域文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,提取出好的文本特征,并得到好的分類效果,主要工作如下:（1）本文在傳統(tǒng)LDA分類模型的基礎(chǔ)上,引入詞向量表示,融合詞向量語義,提出基于LDA和Word2vec特征擴(kuò)展文本表示方法,分別從主題和詞語上下文語義上學(xué)習(xí)特征。在“indoor location”和“computer science”文獻(xiàn)語料下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于LDA和Word2vec的特征擴(kuò)展分類性能明顯優(yōu)于LDA、LDA-w2v兩種基礎(chǔ)模型,其更加精細(xì)地表達(dá)了短文本語義信息,一定程度上克服了短文本稀疏問題和主題聚焦性差的問題,并且基于LDA和Word2vec的特征擴(kuò)展分類本質(zhì)上是一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,無需大量標(biāo)注語料集。（2）為了更好的解決主題聚焦性差問題,本文引入摘要提取... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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994-2018年“indoorlocation”、“computerscience”主題在各個(gè)研究方向的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)發(fā)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]LDA模型的優(yōu)化及其主題數(shù)量選擇研究——以科技文獻(xiàn)為例[J]. 王婷婷,韓滿,王宇.  數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn). 2018(01)
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[3]一種新型樸素貝葉斯文本分類算法[J]. 邸鵬,段利國(guó).  數(shù)據(jù)采集與處理. 2014(01)
[4]基于LDA主題模型的短文本分類方法[J]. 張志飛,苗奪謙,高燦.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2013(06)
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[8]基于最大熵模型的組塊分析[J]. 李素建,劉群,楊志峰.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2003(12)
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碩士論文
[1]文本表示模型和特征選擇算法研究[D]. 陳磊.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3427598