基于主题分布优化的模糊文本分类研究
来源：计算机工程杂志2019年第10期北京时间：
作者：梁艳红, 坎启轩, 苏翌
单位：河北工业大学 人工智能与数据科学学院, 天津 300401
摘要：在对类别模糊的文本进行分类时，主题模型只考虑文档和主题级别信息，未考虑底层词语间的隐含信息，且多数主题信息复杂、中心不明确。为此，提出一种改进的文本分类方法。通过分位数选择中心明确的主题，将其映射到word2vec词向量空间内，对模糊文本进行分类操作，进而得到文本分类结果。实验结果表明，与C_LCD+KNN方法相比，该方法分类效果较好，鲁棒性较强。
关键词：主题模型,词向量,模糊文本,语义分析,分位数
基金资助：国家自然科学基金（51605134）；河北省博士后科研项目（2012-14）；京津冀协同创新共同体建设专项（18246224D）。
