1、“.....直观易懂，但向量空间模型并没有考虑到本相似性时仅仅考虑文字层面的相似性，而未涉及语义层面。首先，对新闻文档进行和主题建模，结合模型与模型计算文档之间的相似度其次，以复合相似度运用到基于相似度加权表决的算法对新闻报道集合进行分类。基于和基于和模型相结合的新闻文本分类研究论文原稿洛算法的个实例。该算法每次选取概率向量的个维度，给定其他维度的变量值采样当前维度的值，不断迭代至收敛输出待估计的参数。从中可知和变量都是未知的隐含变量......”。

2、“.....常见的文本分类技术页文本分类中有着广泛的应用，他的思想是对于待分类的文本，通过由与该样本最接近的个样本来判断该样本归属的类别。本文针对传统算法在度量文本相似性时仅仅考虑文字层面的相似性，而未涉及语义层面。首先，对新闻文档进行和主题建模，结档都可以表示为个维空间向量，简记为，为文档的特征词，为每个特征词的权重，则为文本的向量表示。特征词的权重值般采用来计算。向量空间模型把文本内容用维空间向量表示......”。

3、“.....并且基于和模型的新闻文本分类本文改进的算法的具体过程如下输入待分类新闻文本和已知类别的新闻文本输出待分类新闻文本的可能类别。对和集合进行预处理，构建其特征向量和主题向量对中的每个新闻文本，采用公式计算其于中每个新第个词，即排除当前词的主题分配，根据其他所有词的主题分配估计当前词分配给各个主题的概率，根据这个概率分布，为该词采样个新的主题。同样更新下个词的主题。直到每个文档下分布和每个下词的分布收敛......”。

4、“.....参考文献张宁使用算法的文本分类计算机工程，王离，而将结合模型后，既可以较完整地保留文本的信息，又可以提取语义层面的信息，这样能更精确地计算两段文本之间的相似度。总结与展望本文提出了基于和模型相结合的分类算法，与传统分类算法相比，引进了模型，从出最佳的值，然后，对传统算法和基于相似度加权的算法进行对比试验。传统的算法的权重计算方法如公式所示为公式所求最终确定实验的参数如下的值取，主题数......”。

5、“.....得到的文本的特征词向量和，为特征词个数。基于和模型相结合的新闻文本分类研究论文原稿。培玉，郑燕基于的新闻话题子话题划分方法小型微型计算机系统，董婧灵，李芳，何婷婷基于模型的文本聚类研究王爱平，徐晓艳，国玮玮，李仿华基于改进算法的中文文本分类方法微型机与应用，。每轮计算这里是个维下标，对应于第篇文本相似度计算对于文档由向量空间模型进行预处理，得到的文本的特征词向量和，为特征词个数......”。

6、“.....由于准确率和召回率是分别从两个不同的方面来萌，何婷婷，姬东鸿，王晓荣基于概念获取的中文自动文摘中文信息学报赵爱华，刘而在计算两段文本之间的距离时融合了语义层面的相似度，在相似度计算方法上进行了改进，实验也验证了改进后算法的有效性。由于当前所用的中文语料库还有待完善，本文选用的搜狗实验室文本语料库，主题数较少，使得主题模型的作用不太明显......”。

7、“.....实验效果如图所示。从图中可以看出，改进后的分类算法在军事体育旅游教育娱乐财经个方面都较传统分类算法好些，因为，传统算法只是单纯第从文字层面来计算两段文本之间的距评价分类效果，所以般采用来评估分类效果，如公式。文本分类实验结果及分析本实验语料采用搜狗实验室文本分类语料库，选取军事体育旅游教育娱乐财经个类别，每个类别下挑选篇文章，总共篇，其中训练集占，首先......”。

8、“.....根据这个概率分布，为该词采样个新的主题。同样更新下个词的主题。直到每个文档下分布和每个下词的分布收敛。基于和模型的新闻分类基于和模型的特征词之间的语义关系，可能丢失很多有用的文本信息。基于和模型的新闻文本分类本文改进的算法的具体过程如下输入待分类新闻文本和已知类别的新闻文本输出待分类新闻文本的可能类别。对和集合进行预处理，构建其特征向量和主题向模型相结合的新闻文本分类研究论文原稿。相关工作向量空间模型向量空间模型由等人于世纪年代提出......”。

9、“.....每个文档都可以表示为个维空间向量，简记为，为文档的特征词，为每个包括算法贝叶斯算法支持向量机算法以及基于语义网络的概念推理网算法等。算法在新闻等网页文本分类中有着广泛的应用，他的思想是对于待分类的文本，通过由与该样本最接近的个样本来判断该样本归属的类别。本文针对传统算法在度量文合模型与模型计算文档之间的相似度其次，以复合相似度运用到基于相似度加权表决的算法对新闻报道集合进行分类......”。