基于Hellinger距离与词向量的终身机器学习主题模型

计算机工程页数： 7 2022-02-18

摘要：与传统的机器学习方法相比，终身机器学习能够有效利用知识库中积累的知识来提高当前学习任务的学习效果。然而经典的终身主题模型（LTM）在领域选择时缺乏偏向性，且在计算目标词的相似性时不能充分利用目标词的上下文信息。从词语和主题选择的角度提出改进模型HW-LTM，利用Word2vec词向量的余弦相似度和主题之间的Hellinger距离寻找相似度较大的词语和领域，实现在迭代学习中对词语... （共7页）

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