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2017-08-20 发布于重庆
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Journal of Computer Applications ISSN 1001-9081 2013-06-01 计算机应用，2013 ，33( 6) : 1587 － 1590 CODEN JYIIDU http: / / www． joca． cn 文章编号:1001 － 9081 (2013)06 － 01587 － 04 doi :10 ． 3724 / SP． J． 1087 ． 2013． 01587 基于LDA 主题模型的短文本分类方法 * 张志飞，苗夺谦，高灿 ( 1．， 20 1804 ; 2 ．， 20 1804) 同济大学计算机科学与技术系上海同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海 ( * 通信作者电子邮箱tjzhifei@ 163 ． com) : ，摘要针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分。，， ; ，类方法利用模型生成的主题一方面区分相同词的上下文降低权重另一方面关联不同词以减少稀疏性增加权。 K ，重采用近邻方法对自动抓取的网易页面标题数据进行分类实验表明新方法在分类性能上比传统的向量空间模型和基于主题的相似性度量分别高 5% 和 2 ． 5% 左右。 : ; ; K ; ; 关键词短文本分类近邻相似度隐含狄列克雷分配中图分类号:TP18 文献标志码:A Short text classification using latent Dirichlet allocation * ZHANG Zhifei ， MIAO Duoqian ， GAO Can ( 1． Dep artment of Comp uter Science and Technology ， Tongj i University ， Shanghai 20 1804 ， China; 2． Key Laboratory of Embedded System and Service Comp uting ， Ministry of Education ( Tongj i University) ， Shanghai 20 1804 ， China) Abstract: In order to solve the two key problems of the short text classification ， very sparse features and strong context dependenc