有监督主题模型的SLDA-TC文本分类新方法

作者：唐焕玲; 窦全胜; 于立萍; 宋英杰; 鲁明羽

来源：电子学报, 2019, 47(06): 1300-1308.

• 文本分类
• 主题模型
• 隐含Dirichlet分布
• 吉布斯采样

本文提出了一种有监督主题模型的SLDA-TC(Supervised LDA-Text Categorization)文本分类方法,引入主题-类别概率分布参数,识别主题-类别的语义信息;提出SLDA-TC-Gibbs主题采样新方法,对每个词的隐含主题采样,只从该词所在文档的同类其它文档中采样,并给出了理论推导;另外,其主题数只需略大于类别数.实验表明,对比LDA-TC(LDA-Text Categorization)和SVM算法,本方法能提高分类精度和时间性能.

• 单位
  大连海事大学; 山东工商学院