时间加权的TF-LDA学术文献摘要主题分析

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随着网络的发展,主题提取的应用越来越广泛,尤其是学术文献的主题提取。尽管学术文献摘要是短文本,但其具有高维性的特点导致文本主题模型难以处理,其时效性的特点致使主题挖掘时容易忽略时间因素,造成主题分布不均、不明确。针对此类问题,提出一种基于TTF-LDA(time+tf-idf+latent Dirichlet allocation)的学术文献摘要主题聚类模型。通过引入TF-IDF特征提取的方法,对摘要进行特征词的提取,能有效降低LDA模型的输入文本维度,融合学术文献的发表时间因素,建立时间窗口,限定学术文
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