基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法

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提出了一种基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法。以10个医学领域的研究文献为案例,通过语料库的设置及参数设置调整模型为最佳,与SVM方法进行对比实验。结果显示,无论是准确率还是召回率,基于Labeled LDA主题模型的自动分类法均比SVM法高出7.00%左右,表明基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法具有较好的医学领域文本分类效果。
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