结合语义相似度改进LDA的文本主题分析

Authors：赵林静

Source：计算机工程与设计, 2019, (12): 3514-3519.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.025

• 评论短文本
• 主题分析
• HowNet语义相似度
• LDA模型
• 超参数β comment short text
• topic analysis
• HowNet semantic similarity
• LDA model
• hyper-parametric β

为对评论文本进行准确的主题分类,提出一种结合HowNet语义相似度和隐含狄利克雷分配(LDA)模型的主题聚类方法。不同于传统LDA模型,该方法通过HowNet常识知识库计算输入单词与当前主题聚类中单词间的语义相似度,以此调整LDA模型中的超参数β。为不同的单词分配不同的β值,以此监督聚类过程,在主题分析中实现从语法到语义的转变。实验结果表明,该方法能够有效提高主题聚类的准确性。

• Institution
  中国民用航空飞行学院