基于词对伪文档的短文本主题模型研究
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| 英文摘要 | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 论文的内容和贡献 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 背景知识 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 背景知识 | 第16-20页 |
| 2.2.1 词袋模型 | 第16页 |
| 2.2.2 词权重计算 | 第16-18页 |
| 2.2.3 词语相似性度量 | 第18-19页 |
| 2.2.4 潜在狄利克雷分配模型与吉布斯采样 | 第19-20页 |
| 2.3 研究现状 | 第20-24页 |
| 2.3.1 非概率主题模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 概率主题模型 | 第22-23页 |
| 2.3.3 短文本主题模型 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于词共现网络的伪文档构造 | 第26-36页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 词共现网络 | 第27-28页 |
| 3.3 词三角关系 | 第28-29页 |
| 3.4 词三角关系挖掘与伪文档集构造 | 第29-31页 |
| 3.4.1 词三角关系挖掘 | 第29-30页 |
| 3.4.2 伪文档集构造 | 第30-31页 |
| 3.5 伪文档集规模削减算法 | 第31-35页 |
| 3.5.1 主题模型时间复杂度分析 | 第31-33页 |
| 3.5.2 伪文档集规模削减算法 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 词对伪文档集主题模型 | 第36-59页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 词对伪文档集主题模型 | 第37-41页 |
| 4.2.1 词对伪文档集主题模型生成式算法 | 第37-40页 |
| 4.2.2 原文档主题判定 | 第40-41页 |
| 4.3 BPDTM模型参数学习 | 第41-45页 |
| 4.4 数据集与实验设置 | 第45-49页 |
| 4.4.1 数据集 | 第45-47页 |
| 4.4.2 数据预处理 | 第47-49页 |
| 4.4.3 实验环境 | 第49页 |
| 4.5 实验对比和分析 | 第49-58页 |
| 4.5.1 主题聚合度 | 第49-52页 |
| 4.5.2 文本聚类 | 第52-56页 |
| 4.5.3 文本分类 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
