文本分類中CTM模型的優(yōu)化和可視化應(yīng)用研究
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如何從海量文本中自動提取相關(guān)信息已成為巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，文本分類作為解決該問題的重要方法已引起廣大關(guān)注，而其中文本表示是影響分類效果的關(guān)鍵因素。為此采用相關(guān)主題模型進(jìn)行文本表示，以保證信息完整同時表現(xiàn)主題相關(guān)性；基于該模型，對主題數(shù)目和特征提取實施了優(yōu)化處理，綜合復(fù)雜度和對數(shù)似然函數(shù)來確定最優(yōu)主題數(shù)目，引入基于互信息的主成分分析算法進(jìn)行最優(yōu)特征提取，降低數(shù)據(jù)維度和特征冗余，使用R語言進(jìn)行可視化實驗分析。
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