【摘 要】
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计算文本的相似度是许多文本信息处理技术的基础。然而,常用的基于向量空间模型（VSM）的相似度计算方法存在着高维稀疏和语义敏感度较差等问题,因此相似度计算的效果并不理想。
【基金项目】
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国家自然科学基金（61363028）资助
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计算文本的相似度是许多文本信息处理技术的基础。然而,常用的基于向量空间模型（VSM）的相似度计算方法存在着高维稀疏和语义敏感度较差等问题,因此相似度计算的效果并不理想。在传统的LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的基础上,针对其需要人工确定主题数目的问题,提出了一种能通过模型自身迭代确定主题个数的自适应LDA（SA_LDA）模型。然后,将其引入文本的相似度计算中,在一定程度上解决了高维稀疏等问题。通过实验表明,该方法能自动确定模型主题的个数,并且利用该模型计算文本相似度时取
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