【摘 要】
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[目的/意义]针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性.[方法/过程]基于关键词之间的
【机 构】
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中国科学院文献情报中心 北京 100190
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[目的/意义]针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性.[方法/过程]基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标(KRI),借助定量手段进行主题筛选和过滤.以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析.[结果/结论]实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性.
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