一种面向聚类的文本建模方法

摘要

借鉴主题模型的思想,利用word2vec训练数据的高效性以及词聚类结果的有效性,提出了一种基于word2vec的文本建模方法。该方法以word2vec算法得到的词聚类结果为基础,统计文本在词聚类类别上的概率分布,获得文本在类别空间上的特征向量,完成文本建模。将其与两种经典的文本建模方法 VSM和LDA进行比较,实验结果显示在聚类效果上F值分别提高6.01%、1.01%,在算法效率上有明显的提高。