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TextRank-BERT-LDA短文本主題挖掘模型

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摘要:傳統(tǒng) LDA(Latent Dirichlet Allocation,潛在狄利克雷分配) 主題模型在處理商品評論短文本時,由于特征稀疏和主題混雜問題,表現(xiàn)不佳。文章提出了一種新型短文本主題模型 TextRank-BERT-LDA。該模型利用 TextRank 算法提取商品屬性相關(guān)關(guān)鍵詞并分割評論,有效解決了主題混雜問題;通過 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,基于雙向 Transformer 的預(yù)訓(xùn)練語言模型) 計算句子間的相似性并進(jìn)行聚類,擴(kuò)充短文本的特征表示。(剩余9505字)

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