【摘 要】
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信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题：一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东大学计算机学院,曲阜师范大学软件学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目（15YJAZH042）, 山东省本科高校教学改革研究重点项目（2015Z058）
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信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题：一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析（Latent Semantic Analysis,LSA）模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相
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