本文關(guān)鍵詞：基于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的微博話題演化算法

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【摘要】：現(xiàn)有的話題演化研究主要針對(duì)長(zhǎng)文本。因此研究了微博短文本的話題演化問(wèn)題,綜合考慮微博的文本特征和非文本特征,利用微博的傳播特性,提出了基于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的微博話題演化算法MTERR。該算法首先以話題模型為基礎(chǔ),結(jié)合微博轉(zhuǎn)發(fā)特性和話題的時(shí)間特征提取微博話題;然后采用話題的內(nèi)容相關(guān)性指標(biāo)和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)聯(lián)度指標(biāo)構(gòu)建話題關(guān)聯(lián)函數(shù),生成話題演化拓?fù)鋱D;最后,基于真實(shí)微博數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MTERR算法生成的話題演化圖可以有效地反映熱點(diǎn)事件發(fā)展演化的過(guò)程。
【作者單位】： 南京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41471371) 江蘇省高校自然科學(xué)基金項(xiàng)目(13KJB520014)資助
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言話題演化研究是自然語(yǔ)言處理中的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的話題演化研究主要基于話題模型[1-3],將文字信息以向量形式表示,簡(jiǎn)化了話題模型求解的復(fù)雜度。然而由于沒(méi)有考慮文字信息之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián),因此導(dǎo)致潛在的詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息被忽略。近年來(lái),為了彌補(bǔ)話題模型所帶來(lái)的語(yǔ)義缺失,越

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