【摘 要】
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短文本一般具有篇幅较短、特征稀疏、信息量不明显等特性,直接使用传统的文本分类方法进行分类的效果一般不理想。潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型生成的概率主题有助于使文本
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短文本一般具有篇幅较短、特征稀疏、信息量不明显等特性,直接使用传统的文本分类方法进行分类的效果一般不理想。潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型生成的概率主题有助于使文本以语义为中心并减少稀疏性,进而使用概率主题信息对短文本进行特征扩展成为了可能。为了充分利用LDA主题模型的优势,论文提出了一种基于概率主题模型和文本互扩展的短文本分类方法,首先基于短文本自身语义信息的互扩展,然后依据LDA主题模型预测后得到的“文档—主题”和“主题—词”分布信息以及短文本的相异词关系实现短文本的特征扩展,最后使用支持向量机(S
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