基于滑动窗口的主题模型

发布时间：2017-12-06 04:19

  本文关键词：基于滑动窗口的主题模型

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【摘要】：LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一个分层的概率主题模型,目前被广泛地应用于文本挖掘。这种模型既不考虑文档与文档之间的顺序关系,也不考虑同一篇文档中词与词之间的顺序关系,简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。针对此问题提出了基于滑动窗口的主题模型,该模型的基本思想是文档中的一个单词的主题与其附近若干单词的主题关系越紧密,受附近单词主题的影响越大。根据窗口和滑动位移的大小,把文档切割为粒度更小的片段。同时,针对大数据集和数据流问题,提出了在线滑动窗口主题模型。在4个数据集上的实验表明,基于滑动窗口的主题模型训练出来的模型在数据集上有更好的泛化性能和精度。
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;香港城市大学创意媒体学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373092,61572339,61272449) 江苏省科技支撑计划重点项目(BE2014005)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 到稿日期:2015-11-26返修日期:2016-03-08本文受国家自然科学基金(61373092,61572339,61272449),江苏省科技支撑计划重点项目(BE2014005)资助。1引言随着信息技术的不断发展,网上的信息呈爆炸式增长,尤其是以文本形式为主要格式的数据更是以指数的形式增长。面对如此庞大的信

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本文编号：1257343