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針對現(xiàn)有文檔向量表示方法受噪聲詞語影響和重要詞語語義不完整的問題，通過融合單詞貢獻度與word2vec詞向量提出一種新的文檔表示方法。應用數(shù)據(jù)集訓練word2vec模型，計算數(shù)據(jù)集中詞語的貢獻度，同時設置貢獻度閾值，提取貢獻度大于該閾值的單詞構建單詞集合。在此基礎上，尋找文檔與集合中共同存在的單詞，獲取其詞向量并融合單詞貢獻度生成文檔向量。實驗結果表明，該方法在搜狗中文文本語料庫和復旦大學中文文本分類語料庫上分類的平均準確率、召回率和F1值均優(yōu)于TFDF、均值Word2vec、PTF-IDF加權Word2vec模型等傳統(tǒng)方法，同時其對英文文本也能進行有效分類。
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