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文章編號:1008-1542(2023)05-0493-09
摘要:
融合Sentence-BERT和LDA的評論文本主題識別(SBERT-LDA)方法,將LDA的主題數(shù)作為K-means算法中的k值,導(dǎo)致算法可解釋性較差、主題一致性較低。為了解決上述問題,提出基于密度Canopy的SBERT-LDA優(yōu)化方法(SBERT-LDA-DC),利用密度Canopy改進K-means算法。(剩余18012字)
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基于密度Canopy的評論文本主題識別方法
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