【摘 要】
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网络舆情分析中需要处理大量时效性较强的文本数据流.针对在线时效性较强的文本数据流,提出基于LDA（Latent Dirichlet allocation）的双通道在线主题演化模型（Bi-path evolution
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院
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网络舆情分析中需要处理大量时效性较强的文本数据流.针对在线时效性较强的文本数据流,提出基于LDA（Latent Dirichlet allocation）的双通道在线主题演化模型（Bi-path evolution online-LDA,BPE-OLDA）,在下一时间片生成文本时考虑文本的内容遗传和强度遗传,很好地模拟了人在生成时效性较强的文本时的特征.估算模型参数时对Gibbs采样算法进行了简化,实验证明,使用简化后的在线Gibbs重采样算法,BPE-OLDA模型在提取时效性较强的文本数据流的主题方面具
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