基于主题模型的汉语语义研究

1144766066 · 发表于 2022-5-3 16:00:36

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雅宝题库解析：
随着信息时代的到来，在互联网的推动下，信息呈现出急剧增长的趋势。面对海量的信息，文本作为最常见的一种信息载体，如何有效组织，检索，理解海量文本信息成为了一个有重要意义的难题。主题模型是近年来出现的一类用于描述文本数据的多层贝叶斯概率网络模型，它的基本思想是：每一篇文本是由各个主题组成的一个分布，而每一个主题又是词汇按照在这个主题中出现的概率而形成的一个分布。Blei等人于2003年提出的Latent Dirichlet Allocation（LDA）就是主题模型的典型代表，本文首先介绍了主题模型的研究现状，重点阐述了包括LDA在内的几种常见的主题模型。通过分析中文不同于英语等西方语言的结构特点，然后使用LDA，对基于汉语词和基于汉字的主题模型进行比较，实验证实基于汉字的主题模型有更低的测试数据分支度；在作为文本特征提取方式以进行文本分类方面，两者有相当的文本分类准确率；但是基于汉字的主题模型由于抽取的主题是汉字上的分布，所以在主题的可解释性方面不及基于词的主题模型。此外，还通过主题模型在中英双语平行语料库上的表现，来验证主题模型的语义分析能力。文本还提出了CWTM，以在主题模型中引入汉语字与词之间的关系，用于改进主题模型对中文文本的分析能力。并使用Gibbs采样的方法推理出模型的后验分布。通过对比CWTM和LDA之间的主题词提取，测试数据分支度和文本分类等实验验证了CWTM的效果。最后，介绍了使用主题模型衡量文本相似度和词语相关度的方法。然后重点阐述了主题模型的两种应用：1.基于主题模型的浏览方式；2.主题模型在改进Query拼写纠错算法中的应用。

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