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數(shù)字化時代高校網(wǎng)絡輿情主題分類研究

——以新浪微博為例

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打開文本圖片集

［摘 要］通過一種文本表示策略解決新浪微博主題分類研究所面臨的特征權重表示不準確、模型解釋性不強的問題?！痉椒?過程】采取“選擇前預測”構建特征加權向量，在訓練集上通過交叉驗證方式對特征加權向量的成效進行評價，選擇最好評估結果對應的特征加權向量作為測試集的特征加權向量?！窘Y果/結論】對比傳統(tǒng)W-Max、D-Max和D-TMax三種方法，本文提出的方法在微平均F1方面分別提升4.25%、5.03%和7.10%。（剩余9936字）

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