基于谱范数归一化的生成对抗主题模型构建方法及装置

摘要

本发明提出一种基于谱范数归一化的生成对抗主题模型构建方法及装置，包括：获取文本数据集，并处理得到文本的tf‑idf向量集；引入谱范数归一化的方法对生成对抗主题模型进行对抗训练，得到训练好的生成器、编码器和具有分类功能的有监督鉴别器；主题模型经过对抗训练后，生成器输出文本数据集中的主题‑词分布；编码器输出文本数据集中的文档‑主题分布，将主题‑词分布和文档‑主题分布输入到有监督鉴别器中，对文本进行分类。本发明构建了一个有监督的双向生成对抗网络，并引入了谱范数归一化的方法，使得主题模型能够稳定训练；有监督鉴别器能够在保证生成对抗网络在进行对抗训练的同时，有效地提取并利用标签信息的引导来提升生成主题的质量。