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《面向文本分类的半监督主题模型研究》

一、引言

随着互联网技术的迅猛发展，文本数据在各领域的应用日益广泛。面对海量的文本数据，如何进行高效、准确的分类成为了研究热点。传统的文本分类方法大多基于监督学习，需要大量的标注数据进行训练。然而，在实际应用中，标注数据的获取往往成本高、耗时长。因此，半监督学习方法在文本分类领域的应用逐渐受到关注。本文提出一种面向文本分类的半监督主题模型，旨在解决文本分类中的标注数据不足问题。

二、相关研究综述

近年来，半监督学习方法在文本分类领域得到了广泛研究。其中，基于主题模型的半监督学习方法成为了一种重要的研究方向。该方法通过挖掘文本中的主题信息，将具有相似主题的文