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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于神經網絡與隱含狄利克雷分配的文本分類

基于神經網絡與隱含狄利克雷分配的文本分類

2021-05-25 | pdf | 1.58 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統隱含狄利克雷分配(LDA)主題模型在文本分類計算時利用 Gibbs sg擬合已知條件分布下的未知參數,較難權衡分類準確率與計算復雜度間的關系。為此,在LDA主題模型的基礎上,利用神經網絡擬合單詞主題概率分布,提出一種文本分類算法NLDA。在 Thucnews語料庫和復旦大學語料庫上進行實驗,結果表明,與傳統LDA模型相比,該算法的平均分類準確率分別提升5.53%和4.67%,平均訓練時間分別減少8%和10%。

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