一种基于LDA模型的主题句抽取方法

• 作者: 朱巧明 李培峰 王力
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐含狄利克雷分配(LDA) 主题模型 主题句抽取 信息融合
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 160-164,257
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.12
• 字数: 3035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1106-0361

摘要

在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度.该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句.在面向Web的主题句抽取的具体应用中,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱巧明	苏州大学计算机科学和技术学院	261	2058	25.0	31.0
3	李培峰	苏州大学计算机科学和技术学院	138	995	16.0	24.0
9	王力	苏州大学计算机科学和技术学院	11	67	5.0	8.0