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| 基于Word2Vec的自动通知服务研究 | |
| 引用本文： | 朱清祥,张桂发,张蕊.基于Word2Vec的自动通知服务研究[J].长江大学学报,2017(21):36-39. |
| 作者姓名： | 朱清祥 张桂发 张蕊 |
| 作者单位： | 1. 长江大学电子信息学院,湖北荆州,434023;2. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉,430070 |
| 摘 要： | 针对现有消息服务无法及时推送突发性消息的不足,从社交媒体中获取群众对于突发性事件的讨论信息作为语料库,采用深度学习中的Word2Vec算法来推断突发性事件的发生地和详细信息。试验环节将停水和停电通知服务作为研究对象,并从百度贴吧获取相关帖子作为语料,采用Word2Vec算法来推断突发性停水和停电的地点和原因,并以LDA(Latent Dirichlet Allocation,隐含狄利克雷分布)模型作为对比,试验结果证明了基于Word2Vec的消息通知服务的有效性和优越性。 |
| 关 键 词： | 消息通知服务 语义分析 LDA主题模型 Word2Vec |
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