【摘 要】
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传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足。该文在Latent Dirichlet Allocation（LDA）的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法。首先根据提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873134）
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传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足。该文在Latent Dirichlet Allocation（LDA）的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法。首先根据提出的权重计算公式抽取每个话题的种子词,然后,采用bootstrapping思想,迭代产生包含种子词汇的关键短语集合,最后根据短语的完整性和泛化度选择话题标签。该文对两会报告话题和新闻事件话题进行实验,通过结果展示和人工评测,该方法抽取的话题标签能够较准确地表达话题的语义信息。
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