面向跨語言文本分類與標簽推薦的帶標簽雙語主題模型的研究
田明杰; 崔榮一 延邊大學計算機科學與技術學科智能信息處理研究室; 吉林延吉133002
關鍵詞：主題模型 標簽 跨語言文本分類 標簽推薦 潛在主題
摘要：針對日漸豐富的跨語言的文字信息資源與新聞報道及科技文獻中的多標簽數據,為了挖掘跨語言間的相關性及數據屬性間的關聯性,提出了帶標簽雙語主題模型,應用于跨語言文本分類與標簽的推薦。首先,假設科技文獻中的關鍵詞與摘要部分有著內容上的相關性,對關鍵詞進行提取,并進行標簽化,進而把標簽對應于主題模型中的主題,實例化“潛在”的主題;其次,利用帶標簽雙語主題模型對摘要部分進行了訓練迭代;最后,對新加入的文檔進行跨語言文本分類及標簽的推薦。實驗結果表明,跨語言文本分類任務中micro-F1達到94.81%,推薦的標簽也能較好地體現出語義上的相關性。
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