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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱含狄利克雷分配的文本分類

      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fèi)

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)隱含狄利克雷分配（LDA）主題模型在文本分類計(jì)算時(shí)利用 Gibbs sg擬合已知條件分布下的未知參數(shù)，較難權(quán)衡分類準(zhǔn)確率與計(jì)算復(fù)雜度間的關(guān)系。為此，在LDA主題模型的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)旦大學(xué)語料庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LDA模型相比，該算法的平均分類準(zhǔn)確率分別提升5.53%和4.67%，平均訓(xùn)練時(shí)間分別減少8%和10%。

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