【摘 要】
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Stack Overflow是一个热门的国外编程问答网站,通过对该网站编程提问帖的问题文本进行文本语义挖掘,能获析用户关注的编程热点。由于研究对象所代表的短文本信息具有高维性及
【基金项目】
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本文受国家科技支撑计划(2012BAH01F02)资助
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Stack Overflow是一个热门的国外编程问答网站,通过对该网站编程提问帖的问题文本进行文本语义挖掘,能获析用户关注的编程热点。由于研究对象所代表的短文本信息具有高维性及分布不均的特点,易导致主题获取不明晰。文中提出一种基于LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型的CBOW-LDA建模方法,该方法对目标语料进行相似词聚类后再完成主题建模,能有效降低文本输入维度,使主题分布更明确。采集Stack Overflow网站上2010-2015年的问题帖数据集POST,并对其进行实
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