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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任务书
任务书
基于大规模非负矩阵分解的短文本语义概念扩展
1.任务背景
近年来，随着大数据时代的到来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息并进行高效的利用，成为了当前研究的重要课题之一。而文本是大数据中重要的一部分，其中短文本的数量和比例越来越大，短文本处理技术的研究具有重要的意义。同时，随着社交网络等互联网应用的普及，短文本的语义扩展也变得越来越重要。短文本语义扩展是将短文本中隐含的语义内容扩展到更宽泛的语义空间中去，从而增加短文本的表达能力和更好地支持相关的应用。
2.任务描述
本任务旨在探讨基于大规模非负矩阵分解的短文本语义概念扩展方法。具体任务描述如下：
（1）构建词共现矩阵。
对于给定的一篇短文本，我们可以通过将文本中的词进行表征，并构建起基于词的词共现矩阵，从而实现短文本的表示。
（2）基于非负矩阵分解的方法对词共现矩阵进行分解。
将词共现矩阵进行非负矩阵分解，得到一个低维的特征矩阵和一组基向量，基向量可以被视为特征空间中的语义概念，从而实现短文本的语义概念扩展。
（3）定义和构建语义空间。
通过对基向量进行聚类或分类，并定义不同的语义概念类别，从而自动构建出一个语义空间。同时，为了增强语义空间的语义表达能力，可以为每个语义概念类别添加一些语义信息和词汇类别，例如同义词、反义词、上下位关系等。
（4）短文本的语义概念扩展。
对于一个新的短文本，可以对其进行词共现矩阵构建和非负矩阵分解，进而将其嵌入到语义空间中，自动扩展短文本的语义概念。
3.任务目标
本任务的目标是：
（1）探讨非负矩阵分解方法在短文本语义概念扩展中的应用，评估其效果和优点。
（2）构建具有高效性和可扩展性的语义空间，为短文本的语义扩展提供更准确和丰富的语义信息。
（3）探索短文本语义扩展在相关应用中的应用场景和效果。
4.数据集
本任务将提供一批文本数据集，包括中英文等多个语言，其中包含有大量的短文本。数据集将包含不同的数据类型，例如新闻、社交媒体、评论、广告等，具有一定的语义扩展需求。数据集将具有多样性和变化性，并且将包含大规模的数据样本，以满足高效的机器学习需求。
5.评价标准
本任务将采用准确率、召回率、F值等标准来评估短文本语义概念扩展的效果和优劣。同时，本任务还将采用速度、扩展性、可用性等评价指标，评估短文本语义概念扩展的应用性和普适性。在具体的评估过程中，将提供模型训练集、测试集，以及参考实现的代码和结果分析。
6.参考文献
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