基于LDA-TF-IDF和Word2vec文档表示

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摘 要：针对自然语言处理中传统文档表示方法上下文语义信息不全，干扰词多等问题，提出了一种基于LDA-TF-IDF和Word2vec的文档表示方法。首先对数据集进行分词、去停用词等预处理；其次，利用LDA主题模型和TF-IDF抽取文档中具有表征性的特征词，并计算对应权重；最后，应用数据集训练Word2vec模型获取词向量，并将抽取的特征词权重融入Word2vec词向量构建文档语义向量。（剩余6900字）

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