| LSI_LDA:一种混合特征降维方法* |
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| 引用本文： | 史庆伟,从世源,唐晓亮.LSI_LDA:一种混合特征降维方法*[J].计算机应用研究,2017,34(8). |
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| 作者姓名： | 史庆伟 从世源 唐晓亮 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁工程技术大学 软件学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学(61401185);辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013133) |
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| 摘 要： | LDA没有考虑到数据输入，在原始输入空间上对所有词进行主题标签，因对非作用词同样分配主题，致使主题分布不精确。针对它的不足，提出了一种结合LSI和LDA的特征降维方法，预先采用LSI将原始词空间映射到语义空间，再根据语义关系筛选出原始特征集中关键的特征，最后通过LDA模型在更小、更切题的文档子集上采样建模。对复旦大学中文语料进行文本分类，新方法的分类精度较单独使用LDA模型的效果提高了1.50%，实验表明提出的LSI_LDA模型在文本分类中有更好的分类性能。
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| 关 键 词： | 文本分类 特征降维 潜在语义分析 潜在狄利克雷分配 |
| 收稿时间： | 2016/4/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/4/14 0:00:00 |
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