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基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究.docx

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基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究.docx

上传人:wz_198613 2025/1/14 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究 】是由【wz_198613】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算应用研究摘要:随着互联网的普及和大数据的快速发展,人们对于文本分析和处理的需求日益增加。文本距离计算是文本相关任务中的一项关键技术,能够衡量文本之间的相似性和差异性。本文提出了一种基于异质图正交矩阵分解(HOVD)的文本距离计算方法,并将其应用于文本分类和情感分析任务中,取得了较好的效果。,其特点是数据量大、高维度和稀疏性。为了有效地分析和处理文本数据,人们一直致力于开发高效的文本表示和文本距离计算方法。文本距离计算作为文本相关任务中的一个重要步骤,能够帮助我们比较和分类不同的文本。,学者们提出了很多文本距离计算的方法,例如编辑距离、余弦相似度和基于图模型的方法等。然而,这些方法往往只考虑了文本的局部特征或者忽略了文本之间的语义关系。。该方法首先通过文本预处理和特征提取得到文本的表示矩阵,然后构建异质图模型来捕捉文本之间的语义关系,最后通过正交矩阵分解来计算文本之间的距离。,我们对文本进行分词、去停用词和词形还原等处理,以减小文本的维度和噪声。然后,我们使用词袋模型或者词嵌入模型来提取文本的特征。,构建一个异质图模型来表示文本之间的语义关系。在异质图模型中,我们定义了不同类型的节点和边,用于表示文本之间的不同关系,例如词语节点、句子节点和文档节点等。然后,我们使用邻接矩阵来表示图模型的连接关系。,我们使用正交矩阵分解来将文本表示矩阵分解为两个正交矩阵的乘积。具体来说,我们通过最小化重构误差来优化正交矩阵,并得到文本之间的距离矩阵。,包括新闻分类数据集和情感分析数据集。实验结果表明,基于异质图正交矩阵分解的文本距离计算方法在文本分类和情感分析任务中取得了较好的效果,比传统的方法具有更高的准确率和召回率。,并将其应用于文本分类和情感分析任务中。实验结果表明,该方法能够有效地捕捉文本之间的语义关系,提高文本距离计算的准确性和效率。未来的工作可以进一步优化方法的性能,并将其应用到更多的文本相关任务中。参考文献:[1]Ando,.,&Zhang,T.(2004).,5(3),1817-1853.[2]Li,Y.,&Ng,M.(2015).,81-90.[3]Mikolov,T.,Chen,K.,Corrado,G.,&Dean,J.(2013).:.[4]Yang,Y.,&Su,Y.(2015).,42(20),6988-6997.