【摘 要】
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网络社交媒体文本中蕴含着丰富的评论主题信息,由于数据规模大、自然语言表达以及随时间变化等因素,增加了从文本中提取主题词的难度.根据中文社交媒体的语法结构及语义特征,
【机 构】
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江西科技师范大学数学与计算机科学学院; 江西师范大学计算机信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61662032,61462040)资助;江西省高校人文社科项目(TQ1505,JC1544)资助
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网络社交媒体文本中蕴含着丰富的评论主题信息,由于数据规模大、自然语言表达以及随时间变化等因素,增加了从文本中提取主题词的难度.根据中文社交媒体的语法结构及语义特征,利用LDA主题模型的文本降维及主题词语获取功能,并结合语义约束和时间关联提出了主题词链提取算法及模型.首先利用句法分析、词性关系和语境相关等进行词语语义关系获取,然后将语义和时间嵌入到LDA主题模型,构建符合中文社交媒体文本语法、语义结构特点的动态主题词链提取模型.实验结果表明,该模型可以改善LDA模型的语义理解功能和主题捕捉能力,提高主题词链提取的准确率和召回率.
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