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为解决短文本聚类时文本的高维稀疏性问题．提出一种基于堆叠降噪自动编码器的短文本特征提取算法。该算法利用深度学习网络形式，把多个降噪自动编码器网络逐层堆叠起来，将高维、稀疏的短文本空间向量变换到新的低维、本质特征空间。实验结果表明，将提取的文本特征应用于短文本聚类，显著提高聚类的效果。
面向聚类的堆叠降噪自动编码器的特征提取研究
【摘 要】
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为解决短文本聚类时文本的高维稀疏性问题．提出一种基于堆叠降噪自动编码器的短文本特征提取算法。该算法利用深度学习网络形式，把多个降噪自动编码器网络逐层堆叠起来，将高维、
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
【出 处】
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现代计算机：上下旬
【发表日期】
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2016年22期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（No.61201447）
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