【摘 要】
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在对科技领域视频文本进行分类时,容易忽略分类贡献度较高的专业名词。为此,改进传统Labeled潜在Dirichlet分布(LDA)模型,建立用于科技领域视频文本的MulCHI-Labeled LDA模型
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
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在对科技领域视频文本进行分类时,容易忽略分类贡献度较高的专业名词。为此,改进传统Labeled潜在Dirichlet分布(LDA)模型,建立用于科技领域视频文本的MulCHI-Labeled LDA模型,避免偏向高频词的现象。通过构建领域术语库以突出专业名词,同时使用卡方加权和文本位置加权算法提升主题词质量。实验结果表明,与Labeled LDA模型相比,该模型可以解决专业名词被忽略的问题,并能有效提高主题词质量和分类准确率。
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