基于LDA的条件随机场主题模型研究

• 作者: 史庆伟 郭朋亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在的狄利克雷分配(LDA) 条件随机场 主题
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 131-135,140
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0240

摘要

使用主题模型对文本建模，提取文本的隐含主题，进而进行词性标注和文本分类等工作，是机器学习和文本挖掘领域的研究热点。提出一个基于LDA的主题模型，它基于“段袋“假设——文本中的段落具有相同的主题，且连续的段落更倾向于具有相同的主题。对于文章的段落，采用条件随机场（CRF）模型划分并判断它们是否具有相同主题。实验表明，新模型相比LDA模型能更好得提取主题并具有更低的困惑度，同时，能够较好地进行词性标注和文本分类工作。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史庆伟	辽宁工程技术大学软件学院	16	145	7.0	12.0
2	郭朋亮	辽宁工程技术大学软件学院	2	21	2.0	2.0