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融合主题竞争关系的短文本分类方法
文献摘要：
网络短文本以短小、快速等特点,现已成为重要的数据资源.但因其内容短小,不利于主题模型等自然语言处理算法从中提取有效的特征表达,严重限制了算法的应用.针对短文本数据特点,本文结合词汇对主题模型和K竞争自编码模型数据处理方式,建立表达词汇间关系的"词汇对"表达数据,将竞争关系引入主题表达,突出重点主题;以全连接结构建立主题全局关系,弥补主题模型忽略词汇关系和主题关系的不足,有效增强主题特征的表达能力.实验结果表明,本文方法的分类准确率明显高于传统主题模型.
文献关键词：
短文本分类;主题模型;K竞争关系;全连接结构
中图分类号：
作者姓名：
潘智勇;赵港
作者机构：
北华大学 计算机科学技术学院,吉林 吉林132013
文献出处：
引用格式：
[1]潘智勇;赵港-.融合主题竞争关系的短文本分类方法)[J].智能计算机与应用,2022(09):32-36
A类：
B类：
融合主题,竞争关系,短文本分类,文本分类方法,短小,数据资源,主题模型,自然语言处理,理算,特征表达,文本数据,自编码模型,模型数据,入主,主题表达,突出重点,全连接结构,词汇关系,主题特征,表达能力,分类准确率,传统主题
AB值：
0.361548
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