SkipGram模型融合词向量投影的微博新词发现

融合规则与统计的微博新词发现方法

结合微博新词的构词规则自由度大和极其复杂的特点,针对传统的C/NC-value方法抽取的结果新词边界的识别准确率不高,以及低频微博新词无法正确识别的问题,提出了一种融合人工启发式规则、C/NC-val

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2021-04-24 10:10

基于特征融合的K means微博话题发现模型

针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷,提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息,使用在句子中共现的词对向量模型(Biterm_VSM)代

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2020-10-28 01:48

论文研究融合词向量特征的双词主题模型.pdf

针对短文本中固有的文本内容稀疏和上下文信息匮乏等问题，在双词主题模型（BTM）的基础上提出一种融合词向量特征的双词主题模型LF-BTM。该模型引入潜在特征模型以利用丰富的词向量信息弥补内容稀疏，在改进

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2020-05-18 04:55

新词发现方法

不错的新词发现方法，利用了pat-array, 倒排索引

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2018-12-18 16:36

基于改进互信息和邻接熵的微博新词发现方法

基于改进互信息和邻接熵的微博新词发现方法，大数据，自然语言处理

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2019-09-14 00:10

distributed_skipgram_mixture基于分布式skipgram混合模型的multisense词.zip

distributed_skipgram_mixture, 基于分布式skipgram混合模型的multisense词 分发 Multisense Word分布式Multisense字 Embeddi

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2020-08-21 01:57

java使用Nagao算法实现新词发现热门词的挖掘

主要介绍了java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘的思路和详细代码,需要的朋友可以参考下

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2020-10-28 06:01

MWEC:基于多语义词向量的中文新词发现方法及其论文支撑数据和复现代码

一种基于多语义词向量的中文新词发现方法MWEC，提供了相关论文支撑数据和WEBM简单复现代码。该方法基于词向量+n-gram频数、平均互信息和左右熵等算法，在大规模领域文本中有效检测中文新词。其中，简

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2023-04-19 14:39

论文研究基于词向量的微博事件追踪方法.pdf

微博文本长度短，且网络新词层出不穷，使得传统方法在微博事件追踪中效果不够理想。针对该问题，提出一种基于词向量的微博事件追踪方法。词向量不仅可以计算词语之间的语义相似度，而且能够提高微博间语义相似度计算

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2019-12-30 20:28

基于r_c模型的微博用户社区发现

社区发现的好文章，基于一种特定的模型进行讲解，简单易懂，利用价值高

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2019-03-31 13:04

搜狗词库新词发现算法

搜狗词库新词发现算法、常见的工具类、百度应用、翻译、天气预报、汉语纠错、字符串文本数据提取时间解析、实体抽取等等

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2021-01-03 01:48

论文研究基于微博数据的新词识别.pdf

基于微博数据的新词识别，孙励，王小捷，新词识别是中文信息处理的一项重要任务，影响着机器翻译、文本分类等相关研究的性能。微博是目前网络用户最为广泛使用的交流方式

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2020-07-16 09:36

基于词内部结合度和边界自由度的新词发现

新词发现作为自然语言处理领域的一项基础研究,一直受到学术界和企业界的广泛关注。将新词发现问题转换为确定词语边界问题。首先对语料进行中文分词,然后统计"散串",最后提出一种基于词内部

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2021-04-17 22:23

基于PyTorch实现的词向量模型

资源名称基于PyTorch实现的词向量模型资源内容1.英文文本数据集1803个单词2.其余代码

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2023-01-11 11:51

论文研究基于词向量语义分类的微博实体链接方法.pdf

基于词向量语义分类的微博实体链接方法，冯冲，石戈，微博实体链接是把微博中给定的指称链接到知识库的过程，广泛应用于信息抽取、自动问答等自然语言任务.由于微博内容简短，传统长�

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2020-02-29 20:23