增强文本特征表示的短文本主题建模方法

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增强文本特征表示的短文本主题建模方法

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增强文本特征表示的短文本主题建模方法

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-12页
缩略词	第12-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 研究背景	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15-16页
1.2.1 主题建模研究现状	第15页
1.2.2 短文本建模研究现状	第15-16页
1.3 论文的主要研究工作	第16-17页
1.4 论文的组织结构	第17-19页
第二章相关知识和研究	第19-32页
2.1 文本挖掘概述	第19-24页
2.1.1 向量空间模型	第19-20页
2.1.2 n元语言模型	第20页
2.1.3 文本的词袋表示	第20-21页
2.1.4 概率相关基础	第21-24页
2.2 主题模型	第24-30页
2.2.1 隐语义索引(LSA)	第25页
2.2.2 概率隐语义索引(PLSA)	第25-26页
2.2.3 隐含狄利克雷分配(LDA)	第26-29页
2.2.4 局部N-Gram模型(TNG)	第29-30页
2.3 频繁模式挖掘概述	第30-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章基于增强文本特征的主题建模	第32-53页
3.1 引言	第32-33页
3.2 FP-Growth模式挖掘算法	第33-36页
3.3 模式提取	第36-39页
3.3.1 短文本预处理	第36-37页
3.3.2 语料库中的模式挖掘	第37-39页
3.4 基于模式空间的文本特征表示	第39-41页
3.4.1 术语和定义	第39-40页
3.4.2 构造模式空间	第40-41页
3.5 基于模式空间的主题建模	第41-44页
3.5.1 PSTR-LDA模型表示	第41-43页
3.5.2 参数推论	第43-44页
3.6 实验测评	第44-52页
3.6.1 实验数据集	第44-45页
3.6.2 数据预处理	第45-46页
3.6.3 实验设置与实现	第46-47页
3.6.4 评价指标和结果	第47-52页
3.7 本章小结	第52-53页
第四章大规模社交文本主题建模	第53-63页
4.1 引言	第53-54页
4.2 大规模社交文本建模	第54-55页
4.2.1 并行主题模型	第54-55页
4.2.2 动态主题模型	第55页
4.3 基于数据分解的并行主题建模	第55-59页
4.4 实验测评	第59-62页
4.4.1 实验数据	第59-60页
4.4.2 实验设置	第60页
4.4.3 结果及分析	第60-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 论文总结	第63-64页
5.2 工作展望	第64-65页
参考文献	第65-70页
致谢	第70-71页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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