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摘要:
传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息.为此,建立一种基于标签的改进ToT模型.针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析,以扩展模型的生成过程.在ToT模型的基础上引入原始文档的标签属性,构建改进模型并使用吉布斯采样算法估计其参数.实验结果表明,与ToT模型相比,该模型具有较高的泛化能力.
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文献信息
篇名 一种基于标签的改进主题演化模型
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 标签 主题演化模型 隐狄利克雷分配 词频-反重力距算法 吉布斯采样
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 205-210,216
页数 7页 分类号 TP391.1
字数 5403字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0050169
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张曦煌 江南大学物联网工程学院 134 1137 14.0 27.0
2 姚立 江南大学物联网工程学院 3 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
标签
主题演化模型
隐狄利克雷分配
词频-反重力距算法
吉布斯采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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