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基于Paragraph Vector模型的科研热点发现方法: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2018年第20期26卷 105-109页; 作者：郭佳罗森林陈倩柔北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心北京100081; 科研热点对科学研究具有指导意义,目前的科研热点发现主要依赖文本聚类技术,针对文本表示存在的特征语义表达能力不强、无法揭示词语之间潜在联系的问题,提出了一种基于Paragraph Vector模型的科研热点发现方法。该方法对文本集使用Para...; 科研热点对科学研究具有指导意义,目前的科研热点发现主要依赖文本聚类技术,针对文本表示存在的特征语义表达能力不强、无法揭示词语之间潜在联系的问题,提出了一种基于Paragraph Vector模型的科研热点发现方法。该方法对文本集使用Paragraph Vector模型构建文本语义向量表示,并根据语义向量的相似度计算结果进行聚类分析得到主题集,最后基于主题文本引用特征选择前N个主题作为科研热点。实验结果表明,科研热点发现的聚类评价ARI值为0.452、H值为0.532、C值为0.538、V值为0.535,说明Paragraph Vector的低维空间表示法可通过挖掘词之间的关联属性优化向量语义表示,并能缓解维数灾难问题进而提高了话题发现的准确度。; 来源：详细信息评论

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