基于动态主题模型的舆情本体概念抽取

• 作者: 刘胜全 刘艳 符贤哲 赵美玲 郭竹为
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 舆情本体 动态主题 舆情周期 主题相关度 主题概念隶属度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1174-1179
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.04.048

摘要

对现有领域本体学习方法不能直接移植在舆情本体学习方法上的问题进行研究,根据舆情本体的动态主题性提出一种基于动态主题模型的舆情本体概念抽取的方法.结合舆情周期内词语的前驱增速和后继增速提取主题特征词,主题度选取主题词;对主题词通过主题相关度进行聚类,形成主题词簇;对主题词簇下候选概念进行主题概念隶属度的过滤得到舆情本体概念;以上述概念作为种子词寻找左右邻接词得到复合词,过滤得到舆情本体复合概念.实验结果验证了该方法具有更高的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘胜全	新疆大学信息科学与工程学院	49	198	7.0	10.0
5	郭竹为	新疆大学信息科学与工程学院	4	8	2.0	2.0
6	刘艳	新疆大学信息科学与工程学院	26	70	5.0	7.0
7	赵美玲	新疆大学信息科学与工程学院	4	8	2.0	2.0
8	符贤哲	新疆大学软件学院	4	8	2.0	2.0