【摘 要】
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社交媒体的广泛使用使短文本聚类成为一个重要的研究课题。为了解决由于短文本词向量的高维、稀疏性而造成的传统文本聚类方法应用在在短文本上效果欠佳的问题,通过大量的研
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473030)
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社交媒体的广泛使用使短文本聚类成为一个重要的研究课题。为了解决由于短文本词向量的高维、稀疏性而造成的传统文本聚类方法应用在在短文本上效果欠佳的问题,通过大量的研究调查发现由于短文本词向量的稀疏性,词对簇结构的判别能力对短文本类结构的学习尤为重要。在经典文本聚类模型LDA(latent Dirichlet allocation)、BTM(biterm topic model)和GSDMM(Gibbs sampling dirichlet multinomial mixture model)中增加二项分布来衡
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