山东大学学报(工学版)

作者：孙志巍,宋明阳,潘泽华,景丽萍

单位：1.北京交通大学计算机与信息技术学院, 北京 100044;2.北京新纽科技有限公司, 北京 100044

关键词：主题模型,词嵌入表示,判别式模型,上下文语义,文本分类,

基金：国家自然科学基金项目(61822601,61773050,61632004);北京市自然科学基金资助项目(Z180006);国家科技研发计划资助项目(2020AAA0106800,2017YFC1703506);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019JBZ110)

为了解决主题识别过程中词的上下文语境缺失问题,通过卷积神经网络将特定的上下文信息嵌入到词向量中,再将词向量输入到判别式主题模型中。本方法可以融合附加标签信息进行有监督的训练,处理文档分类等下游任务。通过与现有判别式主题模型进行对比和分析,能够获取到更加连贯的主题,同时在文本分类任务上表现出更好的预测性能,从而验证了方法的有效性和准确性。

来源：2022年第4期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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