《表2 聚类平均准确率:结合神经网络的文本降维方法》
分别运用RP、NMF和LSA等方法作降维处理(r=100和r=200),采用SOM神经网络进行文本聚类分析,在来自4个话题的10万、20万、50万条微博短文本上比较降维用时和聚类平均准确性,结果如表1、表2所示。
图表编号 | XD00131311400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 陈新元、谢晟祎 |
绘制单位 | 福州墨尔本理工职业学院信息工程系、福建农业职业技术学院实验实训中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
分别运用RP、NMF和LSA等方法作降维处理(r=100和r=200),采用SOM神经网络进行文本聚类分析,在来自4个话题的10万、20万、50万条微博短文本上比较降维用时和聚类平均准确性,结果如表1、表2所示。
图表编号 | XD00131311400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 陈新元、谢晟祎 |
绘制单位 | 福州墨尔本理工职业学院信息工程系、福建农业职业技术学院实验实训中心 |
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