word2vec 是浅层神经网络训练出来的稠密向量表示的一种方法。应用于自然语言处理过程中。word2vec. c
2014/6/99:31
f(a > MAX STRING -1)a
/ Truncate too long words
114
115word[a]=0;//字符串结束符
116
117
118// Returns hash value of a word
119//计算单词的hash码
120 int GetWordHash(char *word)
unsigned lo
针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷，提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息，使用在句子中共现的词对向量模型（Biterm_VSM）代替传统的向量空间模型（Vector Space Model，VSM），并结合主题模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）挖掘出微博短文本中的潜在语义，把两个模型得到的特征进行特征融合，并应用K-means聚类算法进行话题的发现。实验结果表明，与传统的话题检测方法相比，该
