基于双词语义扩展的Biterm主题模型

• 作者: 冀小平 李思宇 续欣莹 谢珺 邹雪君
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Biterm主题模型 双词 词向量 双词语义 吉布斯采样
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 210-216
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049745

摘要

针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型.考虑双词的语义关系,引入词向量模型.通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展.实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冀小平	太原理工大学信息工程学院	40	311	9.0	16.0
2	续欣莹	太原理工大学信息工程学院	45	318	9.0	16.0
3	谢珺	太原理工大学信息工程学院	36	180	8.0	11.0
4	李思宇	太原理工大学信息工程学院	2	7	2.0	2.0
5	邹雪君	太原理工大学信息工程学院	3	8	2.0	2.0