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王振振

作品数：3 被引量：96H指数：1
供职机构：北京工业大学更多>>
发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇主题模型
  • 3篇相似度
  • 3篇相似度计算
  • 2篇文本相似度
  • 2篇文本相似度计...
  • 2篇GIBBS抽...
  • 2篇LDA
  • 1篇中文
  • 1篇中文文本
  • 1篇中文文本分类
  • 1篇文本分类
  • 1篇SVM算法
  • 1篇LDA模型

机构

  • 3篇北京工业大学

作者

  • 3篇王振振
  • 2篇杜永萍
  • 2篇何明

传媒

  • 1篇计算机科学
  • 1篇第四届全国智...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于LDA主题模型的文本相似度计算被引量：95
2013年
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种具有文本表示能力的非监督学习模型。提出了一种基于LDA主题模型的文本相似度计算方法,该方法利用LDA为语料库建模,利用MCMC中的Gibbs抽样进行推理,间接计算模型参数,挖掘隐藏在文本内的不同主题与词之间的关系,得到文本的主题分布,并以此分布来计算文本之间的相似度,最后对文本相似度矩阵进行聚类实验来评估聚类效果。实验结果表明,该方法能够明显提高文本相似度计算的准确率和文本聚类效果。
王振振何明杜永萍
关键词：主题模型LDA文本相似度GIBBS抽样
基于主题模型的中文文本分类相关技术研究
随着Web信息量的快速增长，如何有效的从庞大的信息中挖掘出有价值的信息变得越来越困难，面对这种需求，利用计算机进行智能信息处理便得到了广泛的研究。文本自动分类和相似度计算作为信息抽取、信息检索和自然语言处理等领域的研究热...
王振振
关键词：文本分类LDA模型相似度计算SVM算法
文献传递
基于LDA主题模型的文本相似度计算
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种具有文本表示能力的非监督学习模型。提出了一种基于LDA主题模型的文本相似度计算方法，该方法利用LDA为语料库建模，利用MCMC中的Gi...
王振振何明杜永萍
关键词：主题模型LDA文本相似度GIBBS抽样
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