基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取研究

被引：14

作者：

邱明涛

马静

张磊

姚兆旭

机构：

[1] 不详

[2] 南京航空航天大学经济与管理学院

[3] 不详

来源：

情报科学 | 2017年 / 04期

关键词：

LDA模型; 微博话题; 话题特征; 特征抽取;

D O I：

10.13833/j.cnki.is.2017.04.004

中图分类号：

G206 [传播理论]; G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

摘要：

【目的/意义】提出一种基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取方法。【方法/过程】利用词语权重调整方法筛选高贡献度高频词语;基于bootstrap思想,迭代产生特征词条候选集;引入信息熵值理论筛选话题词条;并利用四维泛化分类实现对特征词条的泛化和归类。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于扩展LDA模型的特征词提取方法可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足,有效地对微博文本进行话题特征抽取。

引用

页码：22 / 26+31 +31

页数：6

共 10 条

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