資料介紹
針對旅游文本噪聲多、景點多且展示不直觀的問題,提出一種基于概率主題模型的景點一主題模型。模型假設(shè)同一篇文檔涉及多個具有相關(guān)關(guān)系的景點,引入“全局景點”過濾噪聲語義,并利用Cibbs采樣算法估計最大似然函數(shù)的參數(shù),獲取目的地景點的主題分布。實驗通過對景點主題特征進行聚類,評估聚類效果從而間接評價模型訓(xùn)練效果,并定性分析“全局景點”對模型的作用。實驗結(jié)果表明,該模型對旅游文本的建模效果優(yōu)于基準算法TF-IDF與隱含狄利克雷分布( LDA),且“全局景點”的引入對建模效果有明顯的改善作用。最后通過景點關(guān)聯(lián)圖的方式對實驗結(jié)果進行可視化展示。
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