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基于交叉熵與困惑度的LDA-SVM主題研究

摘要:目前對于中文影視劇本的分類主要借助人工經(jīng)驗,具有成本高、效率低等特點.當前沒有針對中文影視劇本主題自動分類的相關(guān)研究,本文將對主題提取進行研究,傳統(tǒng)主題生成模型借助于文檔和段落、段落和語句、語句和詞的相似性,而忽略了文本語句與語句之間的相似性.首先,采用ISOMAP方法降低樣本集的向量空間維度;其次,提出交叉熵結(jié)合困惑度的算法模型,進而確定LDA需要提取的最優(yōu)主題數(shù)目;最后,通過劇本-主題的方式,利用LDA算法挖掘劇本的隱含主題詞,同時利用SVM對主題詞做出進一步的分類.

關(guān)鍵詞:
  • 中文影視劇本  
  • isomap降維  
  • lda  
  • 交叉熵  
  • 困惑度  
  • svm  
作者:
薛佳奇; 楊凡
單位:
西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院; 西安710055; 西安建筑科技大學(xué)理學(xué)院; 西安710055
刊名:
智能計算機與應(yīng)用

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