时序化 LDA 的舆情文本动态主题提取

• 作者: 万红新 彭云 郑睿颖
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: LDA 主题模型 时间约束
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.07.018

摘要

随着互联网的发展，网络上产生了大量的舆情文本，提取这些文本的主题可以获取舆情的话题热点和演化趋势。由于舆情文本数据量巨大，并且主题具有随时间动态变化的特点，提出一种加入时间约束先验的LDA主题模型TC-LDA （ Time Constrained LDA ）。 TC-LDA可以将文本数据转化为主题向量，大大降低了文本表示的维度，同时加入时间约束知识后实现了LDA的时序化转换，可以提高LDA捕捉动态主题的能力。实验结果表明，TC-LDA在主题词提取的准确率和召回率上与同类主题模型比较，具有更好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万红新	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	21	68	5.0	7.0
2	彭云	江西师范大学计算机信息工程学院	21	150	8.0	11.0
3	郑睿颖	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	26	77	4.0	8.0