【摘 要】
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Labeled-LDA模型引入了类别标签信息,较传统的LDA主题模型改进了强制分配主题的问题,但Labeled-LDA模型仍存在一些问题,例如Labeled-LDA在训练主题模型之前没有去除无用词,在
【基金项目】
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安徽省省级自然科研一般项目“基于Nutch的节能减排垂直搜索引擎设计与应用研究”(KJSM201601);安徽商贸职业技术学院院级科研项目“基于Hadoop平台的文本聚类算法研究”(2016KYZ05)
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Labeled-LDA模型引入了类别标签信息,较传统的LDA主题模型改进了强制分配主题的问题,但Labeled-LDA模型仍存在一些问题,例如Labeled-LDA在训练主题模型之前没有去除无用词,在训练过程中没有考虑词与各类别的关联度,且Labeled-LDA模型获得的主题分布倾向于高频词,导致主题的表达能力降低等问题。本文提出WLabeled-LDA模型,在训练主题模型之前使用卡方特征来选出好的特征词,训练主题模型时用获得的词对类别的卡方值进行主题模型加权,并使用高斯密度函数对特征词加权来降低高频词对
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