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| 融合TF-IDF和LDA的中文FastText短文本分类方法 | |
| 摘 要： | FastText文本分类模型具有快速高效的优势,但直接将其用于中文短文本分类则存在精确率不高的问题.为此提出一种融合词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)的中文FastText短文本分类方法.该方法在FastText文本分类模型的输入阶段对n元语法模型处理后的词典进行TF-IDF筛选,使用LDA模型进行语料库主题分析,依据所得结果对特征词典进行补充,从而在计算输入词序列向量均值时偏向高区分度的词条,使其更适用于中文短文本分类环境.对比实验结果可知,所提方法在中文短文本分类方面具有更高的精确率. |
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