Topic Modeling for Short Texts via Word Embedding and Document Correlation
Topic modeling is a widely studied foundational and interesting problem in the text mining domains. Conventional topic models based on word co-occurrences infer the hidden semantic structure from a corpus of documents. However, due to the limited length of short text, data sparsity impedes the infer...
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| Principais autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
IEEE
2020-01-01
|
| coleção: | IEEE Access |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://ieeexplore.ieee.org/document/8993771/ |
| Tags: |
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