×

基于单词贡献度和Word2Vec词向量的文档表示方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.50 MB | 2021-04-29

分享资料个

　　针对现有文档向量表示方法受噪声词语影响和重要词语语义不完整的问题，通过融合单词贡献度与word2vec词向量提出一种新的文档表示方法。应用数据集训练word2vec模型，计算数据集中词语的贡献度，同时设置贡献度阈值，提取贡献度大于该阈值的单词构建单词集合。在此基础上，寻找文档与集合中共同存在的单词，获取其词向量并融合单词贡献度生成文档向量。实验结果表明，该方法在搜狗中文文本语料库和复旦大学中文文本分类语料库上分类的平均准确率、召回率和F1值均优于TFDF、均值Word2vec、PTF-IDF加权Word2vec模型等传统方法，同时其对英文文本也能进行有效分类。

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !