基于句结构的主题分类模型改进算法

摘要

cqvip:本文提出senLDA模型,修改LDA的吉布斯采样过程,假设文本窗口内词只由一个主题产生,短文本潜在主题与各个单元上的主题保持一致。以句内共现率较高词作为采样单位,收敛出高频共现词。传统LDA假设单个词的长度为最大窗口,因此senLDA是LDA的一个特殊情况。senLDA通过整合句子来扩展LDA,保持词汇与主题的关联并且没有依据先验知识增加额外超参数的推导,保留了传统LDA的简单性。