基于改进Labeled LDA模型的科技视频文本分类

• 作者: 樊跃翔 马建红
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 科技视频 文本分类 标签 卡方加权 领域术语库
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 274-279
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047862

摘要

在对科技领域视频文本进行分类时,容易忽略分类贡献度较高的专业名词.为此,改进传统Labeled潜在Dirichlet分布(LDA)模型,建立用于科技领域视频文本的MulCHI-Labeled LDA模型,避免偏向高频词的现象.通过构建领域术语库以突出专业名词,同时使用卡方加权和文本位置加权算法提升主题词质量.实验结果表明,与Labeled LDA模型相比,该模型可以解决专业名词被忽略的问题,并能有效提高主题词质量和分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建红	河北工业大学人工智能与数据科学学院	41	483	11.0	21.0
2	樊跃翔	河北工业大学人工智能与数据科学学院	1	5	1.0	1.0