【摘 要】
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传统的LDA主题模型没有考虑词频对主题分类的影响,使得主题分布向高频词倾斜。为了综合考虑词频和主题间的相关性,文中利用互信息能够表达变量间相关性的特点,在互信息基础上
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传统的LDA主题模型没有考虑词频对主题分类的影响,使得主题分布向高频词倾斜。为了综合考虑词频和主题间的相关性,文中利用互信息能够表达变量间相关性的特点,在互信息基础上改进作为特征选择方法,利用评价函数评价特征词的权重值改进LDA算法分类过程,提高对主题分类贡献度高的特征词的作用。通过在新闻语料库上的分类实验证明了该方法的有效性,同时表明分类的准确率也有所提高。
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