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基于广义Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类( Short Text Clustering Using Generalized Dirichlet Multinomial Mixture Model )
S Hannachi F Najar N Bouguila
人工智能领域因其广泛的用途和解决现实世界问题的效率而备受关注。在这十年中，向公众提供的所收集的数据数量显著增加。这使得许多研究问题的出现，其中包括如何处理短文本及其不同的挑战。本文针对短文本聚类的广义Dirichlet多项式混合模型(GSDMM)提出了折叠Gibbs抽样算法。在Google News数据集上对该方法进行了评估。我们的方法被证明比相关的作品更有效，并且成功地克服了短文本带来的共同挑战。
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