发表时间：2018-11-12 点击次数：
所属单位：经济与管理学院
发表刊物：情报科学
关键字：WO-LDA模型;微博话题;有序特征抽取;词序;
摘要：【目的/意义】考虑到使用LDA模型进行主题抽取时,抽取到的特征词是无序的,破坏了原有的主谓宾结构,导致抽取效果不准确,可读性差的缺陷,构造了WO词序模型,并将LDA模型与WO模型结合,提出了基于LDA-WO混合模型的微博主题有序特征抽取算法。【方法/过程】使用LDA模型进行主题建模,获得无序特征词,然后通过WO模型对特征词进行排序,将特征词与原语料进行对比,构造特征词-语料位置矩阵,通过对特征词的位置排序,构造特征词词序权值矩阵,最终获得有序的特征词,完成对话题特征的有序抽取。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于LDA-WO模型的特征词提取方法进行特征抽取,抽取到的特征词可读性更强,可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足。
是否译文：否
发表时间：2017-07-04
合写作者：梁珊,邱明涛
通讯作者：马静
发表时间：2017-07-04
