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基于LDA模型的Twitter中文微博热点主题词组发现
基于LDA模型的Twitter中文微博热点主题词组发现
来源 :洛阳师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xq111
【摘 要】
:
提出了潜在狄利赫雷分布模型与自然语言信息处理相关技术相结合的一种挖掘Twitter中中文微博的热点主题词组的方法.选取了20923条中文Tweets作为样本,获取了相关热点的主题词
【作 者】
:
孙世杰
濮建忠
【机 构】
:
解放军外国语学院
【出 处】
:
洛阳师范学院学报
【发表日期】
:
2012年11期
【关键词】
:
热点主题识别
热点挖掘
特征选取
微博
【基金项目】
:
河南省2011年社科基金项目(2011FYY016)
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提出了潜在狄利赫雷分布模型与自然语言信息处理相关技术相结合的一种挖掘Twitter中中文微博的热点主题词组的方法.选取了20923条中文Tweets作为样本,获取了相关热点的主题词组,与预期的效果基本吻合,表明该模型具有较好的热点识别效果和对主题进行描述的能力.
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