《 基于融合主题信息的深度VAE算法的蒙古文短文本语义相似度计算》范文_第1页
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文档简介

《基于融合主题信息的深度VAE算法的蒙古文短文本语义相似度计算》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，互联网上的信息量呈现爆炸式增长，其中包含大量的蒙古文短文本信息。对于这些短文本信息的处理，语义相似度计算成为了一项重要的任务。然而，由于蒙古文的语言特性和短文本信息的复杂性，传统的语义相似度计算方法往往难以获得满意的效果。因此，本文提出了一种基于融合主题信息的深度变分自编码器（VAE）算法的蒙古文短文本语义相似度计算方法。二、相关技术及理论背景2.1深度VAE算法深度VAE是一种基于深度学习技术的生成式模型，可以通过学习数据的潜在分布来生成新的数据。在文本处理中，VAE可以用于文本数据的降维和生成，从而实现对文本的语义表示和语义相似度计算。2.2主题信息融合主题信息是文本中的重要信息之一，可以反映文本的主题和内容。在语义相似度计算中，融合主题信息可以提高计算的准确性和可靠性。因此，本文将主题信息融合到深度VAE算法中，以进一步提高蒙古文短文本的语义相似度计算效果。三、基于融合主题信息的深度VAE算法3.1算法流程本算法主要包括以下几个步骤：数据预处理、主题信息提取、深度VAE模型训练、语义相似度计算。（1）数据预处理：对蒙古文短文本数据进行清洗、分词、去停用词等操作，为后续处理做好准备。（2）主题信息提取：采用LDA等主题模型对预处理后的数据进行主题提取，得到每个短文本的主题分布。（3）深度VAE模型训练：将主题信息和短文本数据一起输入到深度VAE模型中进行训练，学习数据的潜在分布和语义表示。（4）语义相似度计算：通过计算两个短文本的潜在表示之间的相似度来计算它们的语义相似度。3.2算法实现本算法采用Python语言实现，使用深度学习框架TensorFlow和Keras进行模型训练和计算。在主题信息提取中，采用Gensim库中的LDA模型进行主题提取。在深度VAE模型训练中，采用变分推断和重构误差等方法进行模型优化。在语义相似度计算中，采用余弦相似度等方法进行计算。四、实验与分析4.1实验数据集本实验采用蒙古文短文本数据集进行实验，包括新闻、社交媒体等领域的短文本数据。4.2实验结果与分析通过与传统的语义相似度计算方法进行对比，本文提出的算法在蒙古文短文本语义相似度计算中取得了更好的效果。具体来说，本算法可以更好地捕捉短文本的语义信息和主题信息，提高了计算的准确性和可靠性。此外，本算法还可以用于短文本的聚类、分类等任务中，具有广泛的应用前景。五、结论与展望本文提出了一种基于融合主题信息的深度VAE算法的蒙古文短文本语义相似度计算方法。通过实验验证，本算法可以有效地提高蒙古文短文本的语义相似度计

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