【摘 要】
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[目的/意义]以汽车论坛例,提出一种针对专业社交媒体文本的主题知识元抽取方法。[方法/过程]首先,通过LDA模型提取出汽车论坛中文本的主题,并进行去重,形成主题列表;其次,基
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“社交媒体中用户创新价值度测量模型及互动创新管理方法研究”(项目编号:71672128);同济大学基本科研业务费专项资金项目“基于大数据的社交网络传播机理与模型研究”(项目编号:1200219368)研究成果之一
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[目的/意义]以汽车论坛例,提出一种针对专业社交媒体文本的主题知识元抽取方法。[方法/过程]首先,通过LDA模型提取出汽车论坛中文本的主题,并进行去重,形成主题列表;其次,基于融合主题特征的深度学习模型T-LSTM模型构建适于汽车论坛本文的情感分析模型;然后,通过计算各词汇在图模型TextRank中的重要性与各词汇的Word2Vec主题相似度,抽取情感关键词与关键句,用于对文本主题与情感倾向的解释与补充;最后,对上述方法进行集成,输出结构化的主题知识元。[结果/结论]实验结果中,抽取得到的主题知识元合格率达到69.1%,表明本文提出的主题知识元抽取方法,能够围绕知识主题较为准确地抽取知识元,实现知识的结构化转换。
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