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迭代改进的加性正则化主题模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种解决短文本主题建模中数据稀疏问题的新方法，通过利用预训练语言模型扩展短文本为更长的序列，并通过扩展神经主题模型减少与主题无关的噪声文本的影响。实验证明该模型能够显著改善短文本主题建模性能，超过现有最先进的模型。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决短文本主题建模中的数据稀疏问题。
- 利用预训练语言模型将短文本扩展为更长的序列。
- 通过扩展神经主题模型减少与主题无关的噪声文本的影响。
- 模型显著改善短文本主题建模性能。
- 在极度数据稀疏情况下，模型在多个真实数据集上表现优异，超过现有最先进的模型。
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