文件名称：基于主题树的微博突发话题检测 (2014年)
文件大小：341KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-05 02:53:36
工程技术 论文
针对传统话题检测方法不能很好处理微博中用语不规范、随意性强、指代不明确以及存在大量网络用语的问题，提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的主题树检测方法。首先，运用自然语言处理(NLP)中增大信息熵的方法将相关微博整理成一棵主题树，配合狄利克雷先验α与经验值β随主题数目动态变化的设计思想，结合该模型独特的双重概率统计模式，实现了对文本中每个词“贡献度”的统计，提前处理掉干扰信息，排除垃圾数据对话题检测的影响；然后，利用该“贡献度”作为空间向量模型(VSM)改进后的参数值计算文档间相似度来提取突发话题