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深度动态文本聚类模型DDDC
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作者 陆辉 黄瑞章 +2 位作者 薛菁菁 任丽娜 林川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2370-2375,共6页
互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏... 互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏一种通用的方法捕捉时间序列数据的主题演化过程。针对以上问题,设计了一种深度动态文本聚类(DDDC)模型。该模型以现有的深度变分推断算法为基础,可以在不同时间片上捕捉融合了前置时间片内容的主题分布,并通过聚类从这些分布中获取事件主题的演化过程。在真实新闻数据集上的实验结果表明,在不同的数据集上,与动态主题模型(DTM)、变分深度嵌入(VaDE)等算法相比,DDDC模型在各时间片的聚类精度均至少提升了4个百分点,且归一化互信息(NMI)至少提高了3个百分点,验证了DDDC模型的有效性。 展开更多
关键词 文本动态聚类 事件主题演化 主题分布 时间序列数据 深度变分推断
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SSVAE:一种补充语义信息的深度变分文本聚类模型 被引量：2
2
作者 薛菁菁 秦永彬 +2 位作者 黄瑞章 任丽娜 陈艳平 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第6期71-83,共13页
【目的】解决现有深度变分推断算法进行文本聚类时面临的语义缺失问题。【方法】基于现有的深度变分推断算法,设计一种补充语义信息的深度文本聚类模型(SSVAE),可以将文本语义信息补充到聚类过程中。【结果】实验结果表明,SSVAE在文本... 【目的】解决现有深度变分推断算法进行文本聚类时面临的语义缺失问题。【方法】基于现有的深度变分推断算法,设计一种补充语义信息的深度文本聚类模型(SSVAE),可以将文本语义信息补充到聚类过程中。【结果】实验结果表明,SSVAE在文本聚类过程中有效地补充了文本缺失的语义信息,与现有效果最好的深度变分推断模型以及主流的深度聚类模型相比,SSVAE的NMI指标在BBC,Reuters-1500,Abstract,Reuters-10k,20news-l这5个真实文本数据集上分别提升8.92、7.43、8.73、4.80和6.14个百分点。【局限】SSVAE在补充语义的过程中,除了补充了缺失的语义,有时也不可避免地引入一些噪声,这会造成聚类效果的微小偏差。【结论】补充语义信息的深度变分文本聚类模型SSVAE能够对文本进行更有效的聚类划分,提高聚类准确性。 展开更多
关键词 文本聚类 语义缺失 语义补充 深度变分推断
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