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大型语言模型下的短文本主题建模
通过使用大型语言模型 (LLMs) 进行主题建模的两种方法，即并行提示和顺序提示，本文克服了传统主题模型在短文本上推断潜在主题时面临的挑战，并证明这些方法能够识别出比现有方法更连贯的主题，同时保持引发主题的多样性。此外，本研究发现所推断的主
PDFa month ago
基于专用标注语料库的支持向量机短文本分类识别银行交易描述
通过结合自然语言处理技术与机器学习算法，我们描述了一个将银行交易描述分类为个人财务管理的新系统，在一个实际客户交易数据集上进行了训练和测试，并在与其他方法的比较中表现出较高的准确性，同时考虑了复杂性和计算时间。
PDF3 months ago
AAAI一种基于嵌入的短文本情感 - 主题联合模型
本文提出 ELJST 模型，可从短文本中挖掘语义情感和主题，具有更好的主题连贯性和多样性，有助于更好地理解用户行为，为服务和医疗行业提供显著价值。
PDF3 years ago
风格转移和改写：寻找合理的语义相似性度量
本文分析了超过十余种测量两个短文本的语义相似性的方法，并使用一个新的标记为语义相似性的 14,000 句子数据集证明文献中使用的这些度量标准都不能够足够接近人的判断。虽然有一些最近提出的度量标准提供了具有可比性的结果，但 Word Move
PDF4 years ago
基于分布式表示的混合推荐系统与短物品描述
本文提出了一种基于文本向量表示的协作过滤算法，用于在获取商品评分困难的情况下进行推荐，并与现有的算法进行了对比验证其有效性。
PDF7 years ago
WWW利用大量弱监督数据进行多语言情感分类
本文提出了一种新的多语言情感分类方法，使用了大量的弱监督数据训练多层卷积网络，通过在多种语言数据集上进行充分的评估，证明该方法的优异性能，达到了同类研究的最高水平。
PDF7 years ago
融合词嵌入的短文本主题建模
本篇论文介绍了一种基于词向量和马尔科夫随机场正则化模型的主题模型，从而改进对小文本数据的话题推断。结果表明，与传统主题模型相比，改进后的方法可以更有效地对短文本数据进行话题建模。
PDF8 years ago
词网络话题模型：短文本和不平衡文本的简单通用解决方案
本文提出了一种基于词共现网络的模型 WNTM，通过模拟每个词的主题分布来解决短文本的稀疏性和不平衡性问题，并通过使用与 LDA 相同的 Gibbs 采样使得 WNTM 易于扩展到各种应用场景。对短文本和普通文本的广泛验证证明了 WNTM 相
PDF10 years ago