【摘 要】
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分层狄利克雷过程（HDP）主题模型从数据中自动学习结构最优的主题集，但往往不满足实际语义要求，而现有的一些带标签的主题模型又需要设定很难界定的参数．因此，文中在已知部分语义标
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分层狄利克雷过程（HDP）主题模型从数据中自动学习结构最优的主题集，但往往不满足实际语义要求，而现有的一些带标签的主题模型又需要设定很难界定的参数．因此，文中在已知部分语义标签和标签确定度的基础上，分别提出半监督HDP主题模型（SLHDP）和随机簇的准确度评价指标．该模型为已知的语义标签赋予较高权重，结合狄利克雷过程有限空间无线划分的特性，并通过中国餐馆过程建模生成．在多个中英文数据集中的实验表明，在大规模数据集的文本分类中，SLHDP模型能够使主题集的构成更合理．
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