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基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算的开题报告.docx
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基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算的开题报告.docx
该【基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。、电子商务等信息技术的发展,人们产生和消费的短文本数据越来越多。短文本相似度计算作为文本挖掘和信息检索领域的一个重要问题,对搜索引擎、垃圾邮件过滤、推荐系统等应用具有重要意义。通常情况下,传统的文本相似度计算方法对于短文本存在着词汇量少、语义相似度难以计算等不可避免的问题。因此,如何针对短文本数据进行高效准确的相似度计算成为本领域研究的热点问题之一。BTM主题模型是一种可以从文本中提取主题信息的模型。相比于传统的基于词袋模型的文本分类方法,BTM主题模型更能够捕捉到文本的语义信息。因此,将BTM模型应用到短文本相似度计算中,可以很好地提高其准确度和效率。。结合BTM主题模型的优势特点,本研究将提出一种基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算方法。具体步骤如下:(1)数据集准备。本研究采用的数据集为数量较大的短文本数据集,包括社交网络数据、新闻、商品评论等。(2)BTM主题模型特征提取。使用BTM主题模型对数据集中的每篇短文本进行特征提取。利用提取到的主题信息以及词汇信息对短文本进行建模,并量化为特征向量。(3)特征扩展。在BTM主题模型提取到的特征基础上,考虑将其他特征信息如词性、情感等进行扩展,从而提高文本相似度计算效果。(4)相似度计算。使用相似度计算算法(如余弦相似度、欧氏距离等)对两篇短文本的特征向量进行计算,得到短文本之间的相似度。(5)实验评估。本研究将采用多种性能指标(如精确率、召回率、F1值等)来评估该方法的准确度和效率。。该方法相比于传统方法能够更好地提高文本相似度计算的准确度和效率。通过实验评估,预计能够得出较为令人满意的结果。,可以为搜索引擎、垃圾邮件过滤,推荐系统等应用提供更加准确、可靠的信息检索服务。本研究所提出的基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算方法可以为社交网络数据分析、商品评论分析提供一定的参考意义,对于提高用户体验、推广商品等将有着重要的实践意义。
基于BTM主题模型特征扩展的短文本相似度计算的开题报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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