【摘 要】
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【目的】构建一种更加准确的主题关键字提取模型,从词向量与主题模型相结合的角度出发解决词频较小主题相关度较高词语发现的问题。【方法】提出一种融合主题词嵌入和网络结
【机 构】
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山东科技大学电子信息工程学院; 山东科技大学计算机科学与工程学院; 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学);
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于表示学习的在线社交网络信息传播模型的研究”(项目编号:61702306);山东省自然科学基金“大数据环境下用户地理空间和网络空间行为关联分析与挖掘”(项目编号:ZR2017BF015);教育部人文社会科学青年基金项目“网络大数据环境下的学习者行为挖掘”(项目编号:16YJCZH041)的研究成果之一
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【目的】构建一种更加准确的主题关键字提取模型,从词向量与主题模型相结合的角度出发解决词频较小主题相关度较高词语发现的问题。【方法】提出一种融合主题词嵌入和网络结构分析的主题关键词提取方法,利用LDA主题模型进行主题关键词的初步提取,利用Word2Vec训练词向量,利用词向量相似度传播构建关键词网络,利用网络结构分析方法对主题词进行二次提取。【结果】实验结果表明,本文所提方法使得主题关键词之间的平均相似度提高14.75%,同时,在相同主题下的关键词比较中,本文方法相比LDA模型能够更准确地发现低词频高主题相关的词。【局限】样本数量有限,分词处理过程需要过多的人工参与,未对主题关键词提取结果进行深入的量化分析。【结论】融合词嵌入和网络分析方法进行文档主题关键词提取,能够有效发现低词频高主题相关的关键词,为摘要提取、舆情分析等研究提供新思路。
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