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基于知识图谱和主题模型的短文本特征增强方法

许淞源 李成赞 刘峰

数据与计算发展前沿2023,Vol.5Issue(2):97-105,9.
数据与计算发展前沿2023,Vol.5Issue(2):97-105,9.DOI:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2023.02.008

基于知识图谱和主题模型的短文本特征增强方法

Feature Enhancement Method for Short Text Based on Knowledge Graph and Topic Model

许淞源 1李成赞 2刘峰2

作者信息

  • 1. 中国科学院计算机网络信息中心,北京100083||中国科学院大学,北京100049
  • 2. 中国科学院计算机网络信息中心,北京100083
  • 折叠

摘要

关键词

文本特征扩展/主题模型/短文本分类/知识图谱

引用本文复制引用

许淞源,李成赞,刘峰..基于知识图谱和主题模型的短文本特征增强方法[J].数据与计算发展前沿,2023,5(2):97-105,9.

基金项目

中国科学院战略性先导科技专项项目(A类)(XDA19020101) (A类)

数据与计算发展前沿

OACSCDCSTPCD

2096-742X

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