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本文提出一种新的基于LDA分析的词聚类算法,生成基于类的语言模型,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)分析词在不同主题上的分布,得到词的特征向量,对其进行k均值聚类。由于这种聚类方法融入了文本语义信息,使得聚类的结果因注入了上下文的信息而更加实用化。
基于LDA分析的词聚类算法
【摘 要】
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本文提出一种新的基于LDA分析的词聚类算法,生成基于类的语言模型,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)分析词在不同主题上的分布,得到词的特征向量,对其进行k均值聚类。由
【机 构】
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北京邮电大学信息与通信学院;
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然基金(60705019);国家高技术研究和发展计划(2006AA010102的资助
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