【摘 要】
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当今时代,网络舆情传播速度快、影响力大,而话题检测在网络舆情监管中有着不可替代的作用.针对传统方法提取文本特征不完整和特征维度过高的问题,本文提出了基于时间衰减因子
【机 构】
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中国科学院大学计算机控制与工程学院,中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳高精数控智能技术股份有限公司
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当今时代,网络舆情传播速度快、影响力大,而话题检测在网络舆情监管中有着不可替代的作用.针对传统方法提取文本特征不完整和特征维度过高的问题,本文提出了基于时间衰减因子的LDA&&Word2Vec文本表示模型,将LDA模型的隐含主题特征和Word2Vec模型的语义特征进行加权融合,并引入了时间衰减因子,同时起到了降维和提高文本特征完整度的作用.同时,本文又提出了Single-Pass-SOM组合聚类模型,该模型解决了SOM模型需要设定初始神经元的问题,提高了话题聚类的精度.实验结果表明,本文提
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