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作者

1 篇 zhang hongjun
1 篇 chen gang
1 篇 li hongmei
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检索条件"主题词=Word-vector clustering"

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Feature Representation Based on Improved word-vector clustering Using AP and E²LSH 16th

Feature Representation Based on Improved Word-Vector Cluster...

引用

Joint Conference of the 16th Asia Simulation Conference / SCS International Autumn Simulation Multi-Conference (AsiaSim/SCS AutumnSim)

作者： Li, Hongmei Hao, Wenning Zhang, Hongjun Chen, Gang PLA Univ Sci & Technol Inst Command Informat Syst Nanjing Jiangsu Peoples R China

ISBN: (纸本)9789811026720;9789811026713

Deep learning model has witnessed its obvious advantage in feature representation and document retrival. However, the model only considered most frequent words as the input to learn latent features, which inevitably ignores lots of useful information contained in documents especially for high-dimensional documents. We introduce a novel method based on word-vector clustering to obtain low-dimensional semantic vectors of documents, as the input of deep learning model to improve the feature representation in the output layer. Firstly, word-vector, a kind of compact and distributed representation of words, is obtained by training neural network language model using word2vec. Then, we present a modified word-vector clustering method based on locality-sensitive hashing and affinity propagation, with a stronger adaptability and scalability for large scale and high dimensionality. Afterwards, each document is represented by the set of cluster centers as the input of deep learning model. Experimental results proved the proposed method improves the ability of feature representation of deep learning model and performs better on document retrieval task compared with traditional methods.

关键词： Deep learning model Distributed representation word-vector clustering Affinity propagation clustering Exact-Euclidean locality-sensitive hashing

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