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傳統(tǒng)隱含狄利克雷分配（LDA）主題模型在文本分類計(jì)算時(shí)利用 Gibbs sg擬合已知條件分布下的未知參數(shù)，較難權(quán)衡分類準(zhǔn)確率與計(jì)算復(fù)雜度間的關(guān)系。為此，在LDA主題模型的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合單詞主題概率分布，提出一種文本分類算法NLDA。在 Thucnews語(yǔ)料庫(kù)和復(fù)旦大學(xué)語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LDA模型相比，該算法的平均分類準(zhǔn)確率分別提升5.53%和4.67%，平均訓(xùn)練時(shí)間分別減少8%和10%。
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