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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：张璐,芦天亮,杜彦辉,
单位：中国人民公安大学a.信息技术与网络安全学院;b.网络空间安全与法治协同创新中心,北京100038；
关键词：词语语义,词语合并,词性筛选,文本相似度,
基金：国家重点研发计划重点专项资助项目(2017YFB0802804)；国家自然科学基金资助项目(61602489)；中国人民公安大学2018年基本科研业务费科研机构项目(2018JKF504)；；
利用LDA模型进行文本相似度的计算考虑到了语义特征，但是存在词语数量多、未结合词语语义、未从文本层面挖掘和利用不同类别文本固有的领域间差异的缺点。针对以上问题，提出WMF_LDA（词语合并与过滤潜在狄利克雷分布）主题模型。将领域词和近义词进行统一化映射，并根据词性将文本进行过滤，最后再进行主题建模。实验证明，该方法使得建模时词语量大大减少，减少了建模过程的时间消耗，提高了最后的文本聚类的速度。并且与其他文本相似度方法相比，提出的方法在准确度上也有一定程度的提升。
来源：2019年第10期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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