資料介紹
針對(duì)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(xiàn)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(jì)算數(shù)據(jù)集中詞語的貢獻(xiàn)度,同時(shí)設(shè)置貢獻(xiàn)度閾值,提取貢獻(xiàn)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(xiàn)度生成文檔向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在搜狗中文文本語料庫和復(fù)旦大學(xué)中文文本分類語料庫上分類的平均準(zhǔn)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(shí)其對(duì)英文文本也能進(jìn)行有效分類。
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