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首先通过词嵌入 (采用 Word2Vec 中的 Skip-gram 策略), 将 「问题因为这些特征更符合关键词向量所表达的主题, 因此融合效果会更好用到的主要的模型是word2vec。然后再使用Spherical K-means,使抽取的关键词达到最优。 对于这个文本抽取模型,训练数据量大概运用词向量技术（如Word2Vec）和潜在狄利克雷分布（LDA）主题可提取问题数据中的关键词和若干主题，并可标示主题与关键词之间
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