基于主题树的微博突发话题检测

邱云飞; 郭弥纶; 邵良杉

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基于主题树的微博突发话题检测

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摘要

针对传统话题检测方法不能很好处理微博中用语不规范、随意性强、指代不明确以及存在大量网络用语的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的主题树检测方法.首先,运用自然语言处理(NLP)中增大信息熵的方法将相关微博整理成一棵主题树,配合狄利克雷先验α与经验值β随主题数目动态变化的设计思想,结合该模型独特的双重概率统计模式,实现了对文本中每个词“贡献度”的统计,提前处理掉干扰信息,排除垃圾数据对话题检测的影响;然后,利用该“贡献度”作为空间向量模型(VSM)改进后的参数值计算文档间相似度来提取突发话题,达到提高突发话题检测精准度的目的.提出的基于LDA模型的主题树检测方法从F值比对与人工检测两个角度进行了相关实验,实验数据显示该算法不仅可以检测到突发话题,而且获得的结果与知网模型和TF-IDF算法相比分别高出3％、7％,且更符合人的判断逻辑.

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来源
《计算机应用》 |2014年第8期|2332-2335|共4页
作者
邱云飞; 郭弥纶; 邵良杉;
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作者单位

辽宁工程技术大学软件学院;

辽宁葫芦岛125100;

辽宁工程技术大学软件学院;

辽宁葫芦岛125100;

辽宁工程技术大学系统工程研究所;

辽宁葫芦岛125100;

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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）;人工智能理论;
关键词
潜在狄利克雷分配; 主题树; 语义相似度; 空间向量模型; 话题检测;

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