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利用预训练语言模型进行短文本主题建模
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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
本论文提出了一种利用预训练语言模型扩展短文本序列的方法，通过扩展神经主题模型减少噪声文本的影响，显著改善短文本主题建模的性能。
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关键要点
- 本论文提出了一种利用预训练语言模型扩展短文本序列的方法。
- 该方法旨在解决短文本主题建模中的数据稀疏问题。
- 通过扩展神经主题模型，减少预训练语言模型生成的噪声文本影响。
- 模型显著改善短文本主题建模的性能。
- 在极度数据稀疏的情况下，模型在多个真实数据集上表现优异，胜过现有最先进的模型。
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