基于LDA模型的文本分类与观点挖掘

李晨曦1; 谢罗迪2

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基于LDA模型的文本分类与观点挖掘

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得益于信息技术的飞速发展,信息的传递效率不断提高,网络信息数量也呈现爆炸性增长趋势,这些信息大多文本的方式存在并且各种类别混杂在一起。使用人工方式对于分类并提取其中有用的观点信息效率低下并且浪费大量的人力资源,因此通过自动分析和提取的方式发展观点挖掘的新方法有着一定的研究意义,LDA主题模型作为无监督机器学习模型的典型应用有着快速、高效的特点而被众多学者广泛研究。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2017年第4期|P.209-210|共2页
作者
李晨曦1; 谢罗迪2;
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作者单位

[1]湖北省孝感高中,湖北省孝感市432100;

[2]湖北省襄阳四中,湖北省襄阳市441000;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
LDA模型机器学习观点信息;

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