LDA特征扩展提升中文短文本分类效果

该篇论文研究的焦点在于中文短文本分类的问题，针对短文本特有的挑战，如篇幅短、信息量稀疏和上下文依赖性较强，提出了一个创新的方法。论文的作者们基于隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）模型开发了一种特征扩展策略。LDA是一种主题模型，它能识别文档中潜在的主题并将其词频分布作为特征表示。研究者首先利用LDA对短文本进行分析，通过学习得到每个文本的主题分布，然后将这些主题中的关键词作为额外的特征添加到原始文本的特征向量中。这种做法旨在弥补短文本特征稀疏性的不足，增强文本的表达能力。 作者们采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为分类器，这是因为SVM在处理高维稀疏数据时具有一定优势。通过这种方法，短文本被转化为包含LDA扩展特征的向量，这使得传统对长文本分类技术的直接应用不再受限于短文本的特点。 实验结果显示，相比于直接使用词袋模型（Vector Space Model, VSM）处理短文本，这种方法在不同类别短文本的分类任务中取得了显著的提升和改进。这证明了通过引入LDA特征扩展，确实能够有效改善短文本的分类性能。因此，这篇论文不仅提供了对短文本处理的新思路，也为实际应用，如垃圾信息过滤、搜索引擎优化、自动问答系统和话题跟踪等领域提供了一种可行的技术方案。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种结合主题模型和机器学习算法的有效策略，以解决短文本分类中的特征稀疏性和上下文依赖问题，这在当今移动互联网时代，信息爆炸增长的情境下具有重要意义。