《表2 LF-LDA模型》
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《基于Huffman-LDA和Weight-Word2vec的文本表示模型研究》
从图4可以看出,Huffman-LDA模型在5个科室上的准确度高于LDA模型,并且有5个科室的准确度高于LF-LDA模型,有2个科室的准确度与LF-LDA模型准确度持平。从整个医疗数据集上来讲,Huffman-LDA表现更为卓越。这是由于Huffman-LDA是通过Huffman模型构建主题树,即便主题词所对应的文本语义差异较大,但是Huffman主题树仍然可以获取与根节点较远的主题节点,使得本文的模型可以较为准确表达文本差异较大的主题词,因此分类准确度有所提升。而LDA算法和LF-LDA算法都是直接生成主题,没有考虑主题差异较大时的关联性,在处理差异性较大的主题词时,表现不如Huffman-LDA算法。
图表编号 | XD00129805400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.01 |
作者 | 黄春雨、胡迪、邱宁佳、孙爽滋 |
绘制单位 | 长春理工大学计算机科学技术学院、长春理工大学计算机科学技术学院、长春理工大学计算机科学技术学院、长春理工大学计算机科学技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |