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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于單詞貢獻度和Word2Vec詞向量的文檔表示方法

      基于單詞貢獻度和Word2Vec詞向量的文檔表示方法

      2021-04-29 | pdf | 1.50 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對現(xiàn)有文檔向量表示方法受噪聲詞語影響和重要詞語語義不完整的問題，通過融合單詞貢獻度與word2vec詞向量提出一種新的文檔表示方法。應(yīng)用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練word2vec模型，計算數(shù)據(jù)集中詞語的貢獻度，同時設(shè)置貢獻度閾值，提取貢獻度大于該閾值的單詞構(gòu)建單詞集合。在此基礎(chǔ)上，尋找文檔與集合中共同存在的單詞，獲取其詞向量并融合單詞貢獻度生成文檔向量。實驗結(jié)果表明，該方法在搜狗中文文本語料庫和復(fù)旦大學中文文本分類語料庫上分類的平均準確率、召回率和F1值均優(yōu)于TFDF、均值Word2vec、PTF-IDF加權(quán)Word2vec模型等傳統(tǒng)方法，同時其對英文文本也能進行有效分類。

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