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概率主题模型综述
概率主题模型综述
作者:
韩亚楠
刘建伟
罗雄麟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
主题模型
文本挖掘
LDA
高维数据
自然语言处理
摘要:
主题模型是当下文本挖掘中最主要的技术之一,广泛应用于数据挖掘、文本分类以及社区发现等.由于其出色的降维能力和灵活的易扩展性,成为自然语言处理领域的一个热门研究方向.Blei等人提出了以Latent Dirichlet Allocation(LDA)为代表的概率主题建模方法,在该模型中主题可以看作是单词的概率分布,主题模型通过单词项在文档级的共现信息提取出与文档语义相关的主题,实现将高维的单词空间映射到低维的主题空间,进而完成对目标文本数据的降维处理,开创了文本挖掘研究的新方向.其中LDA作为一种概率生成模型很容易被扩展为其它各种形式的模型,鉴于概率主题模型的应用价值、理论意义和未来的发展潜力,本文首先系统性地对LDA模型进行介绍,进而对基于LDA模型的各类扩展模型进行详细分类,并对其中各类的典型代表进行详细介绍,指出了各个概率主题模型被提出的原因以及其模型的具体形式、所具有的优缺点、适宜解决的问题等,进而又指出近年来主题模型典型应用场景;此外,本文还对目前概率主题模型常用的几个公认的数据集、评测方法以及典型实验结果进行详细介绍,并在最后指明了概率主题模型在进一步研究中需要解决的问题以及未来可能的发展方向.
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概率主题模型综述
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关键词
主题模型
文本挖掘
LDA
高维数据
自然语言处理
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
人工智能与社会计算
研究方向
页码范围
1095-1139
页数
45页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11897/SP.J.1016.2021.01095
五维指标
传播情况
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研究分支
研究去脉
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主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
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