基于LDA分析的词聚类算法

摘要：

本文提出一种新的基于LDA分析的词聚类算法，生成基于类的语言模型，利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)分析词在不同主题上的分布，得到词的特征向量，对其进行k均值聚类。由于这种聚类方法融入了文本语义信息，使得聚类的结果因注入了上下文的信息而更加实用化。

关键词： 语言模型 LDA分析 词聚类 特征向量 k均值聚类

作者: 楚彦凌 刘刚

作者单位: 北京邮电大学 信息与通信学院,北京 100876

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届全国人机语音通讯学术会议

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 96-100

在线出版日期: 2009-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）