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基于大规模非负矩阵分解的短文本语义概念扩展的中期报告
1.研究背景和意义
短文本语义概念扩展是指通过将已有的语义关系信息与新信息进行结合，从而丰富对短文本语义的理解和分析。在许多自然语言处理的任务中，如语义搜索、文本分类和信息检索等，短文本的语义概念扩展可以显著提高模型的表现。目前，已有的研究方法大多采用基于知识库的方法或基于嵌入式模型的方法，但总体而言仍需进一步提升其准确度和实用性。
大规模非负矩阵分解作为一种有效的机器学习方法，在许多领域都取得了显著的应用成果。本研究期望通过将大规模非负矩阵分解应用于短文本语义概念扩展中，从而提升其准确度和效率。
2.研究目标和内容
本研究的目标是基于大规模非负矩阵分解技术，对短文本语义概念扩展进行建模和优化，以提高其准确性和效率。具体实现过程如下：
*构建短文本的向量空间模型。
*将已有的语义关系信息转换为矩阵形式，并使用大规模非负矩阵分解分解为两个非负矩阵。
*利用分解后的矩阵，推断出新的语义关系信息，并与已有的信息进行融合。
*通过实验对比，评估优化效果。
3.研究进展和计划
目前，我们已经完成了短文本向量空间的构建，以及对已有语义关系信息进行矩阵表示的工作。接下来，我们将开始应用大规模非负矩阵分解技术进行分解，并将得到的结果应用于语义关系信息的推断和融合工作当中。
我们计划在接下来的研究中，采用更加细致的实验评估方法，考察该方法在准确率和效率上的优化效果，并与已有的方法进行对比。同时，我们也将探索如何将所建立的模型应用于实际场景中，进一步测试其实际应用的效果。