基于吉布斯采样结果的主题文本网络构建方法

• 作者: 张志远 杨宏敬 赵越
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 文本网络 吉布斯采样 潜在狄利克雷分布 航空安全报告
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 150-157
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 4834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.025

摘要

挖掘文档集合中主题词的概率分布可对文档内容做概要性了解.进一步探寻给定主题下单词之间的连接关系不仅能丰富主题词的含义,而且能更细致地表现主题的层次和聚集关系.为此,针对带标签的文档集合,基于标注潜在狄利克雷分布(LDA)分析后的吉布斯采样结果,提出一种给定主题下2个单词共现的概率计算方法,并在此基础上构建主题文本网络.与逐点标注LDA(PL-LDA)模型相比,该方法不扩充原始文件,计算量小,耗时短.在航空安全报告数据集上的实验结果表明,对标记单词较多的主题,该方法能够较好地展示主题词的分布情况以及它们之间的复杂联系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志远	中国民航大学计算机科学与技术学院	17	31	4.0	5.0
2	赵越	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	16	2.0	2.0
3	杨宏敬	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	5	1.0	2.0