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面向社交媒体文本的话题检测与追踪技术研究综述
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作者
:
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彭敏
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官宸宇
朱佳晖
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武汉大学计算机学院
朱佳晖
谢倩倩
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黄佳佳
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杨绍雄
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高望
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机构:
应称
机构
:
[1]
武汉大学计算机学院
来源
:
武汉大学学报(理学版)
|
2016年
/ 62卷
/ 03期
关键词
:
社交媒体;
话题检测;
话题追踪;
主题模型;
D O I
:
10.14188/j.1671-8836.2016.03.001
中图分类号
:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
:
摘要
:
以微博、论坛等为代表的社交媒体已逐渐发展成为网络用户表达和交流观点、获取和传播信息的重要平台.然而,社交媒体文本内容具有的规模庞大、形式多样、传播迅速等特点,对传统的应用在新闻报道、舆情监控、文本挖掘、信息咨询等方面的话题检测与追踪技术提出了新的要求.针对这一背景,本文分别从离线话题检测、在线话题检测和话题演化追踪这三个方面总结当前主要的话题检测与追踪方法,分析在该领域实验中被普遍使用的评估方式,最后提出当前面临的挑战和今后的研究方向.
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