基于低秩分解的精细文本挖掘方法

？全文检索等应用要求对文本进行精细表示。针对传统主题模型只能挖掘文本的主题背景,无法对文本的侧重点进行精细描述的问题,提出一种低秩稀疏文本表示模型,将文本表示分为低秩和稀疏两部分,低秩部分代表主题背景,稀疏部分则是对主题中不同方面的关键词描述。为了实现文本低秩部分和稀疏部分的分解,定义了主题矩阵,并引入鲁棒性主成分分析(pca)方法进行矩阵分解。在新闻语料数据集上的实验结果表明,模型复杂度比隐含狄利克雷分配（lda）模型降低了25%。在实际应用中,将模型所得的低秩部分应用于文本分类,分类所需的特征减少了28.7%,能用于特征集的降维;将稀疏部分应用于全文检索,检索结果精确度比lda模型提高了10.8%,有助于检索结果命中率的优化。