【摘要】：話題演進分析主要是挖掘話題內(nèi)容隨著時間流的演進情況。話題的內(nèi)容可用關(guān)鍵詞來表示。利用word2vec對75萬篇新聞和微博文本進行訓練,得到詞向量模型。將文本流處理后輸入模型,獲得時間序列下所有詞匯的詞向量,利用K-means對詞向量進行聚類,從而實現(xiàn)話題關(guān)鍵詞的抽取。實驗對比了基于PLSA和LDA主題模型下的話題抽取效果,發(fā)現(xiàn)本文的話題分析效果優(yōu)于主題模型的方法。同時,采集足夠大量、內(nèi)容足夠豐富的語料,可訓練得到泛化能力比較強的模型,有利于實時話題演進分析研究工作。
[Abstract]:The analysis of topic evolution is mainly to excavate the evolution of topic content with time flow. The content of the topic can be expressed by key words. Using word2vec to train 750000 news articles and Weibo texts, a word vector model is obtained. After the text flow is processed, the word vectors of all the words in the time series are obtained, and the word vectors are clustered by K-means to extract the topic keywords. The results of topic extraction based on PLSA and LDA are compared, and it is found that the method of topic analysis is better than that of topic model. At the same time, we can train the model with strong generalization ability by collecting enough data and abundant data, which is beneficial to the research work of real-time topic evolution analysis.
【作者單位】： 廣東外語外貿(mào)大學語言工程與計算實驗室;廣東外語外貿(mào)大學思科信息學院;
【基金】：國家社科基金項目(12BYY045) 廣東省哲學社會科學“十二五”規(guī)劃項目(GD15YTS01)
【分類號】：TP391.1

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