融合Sentence-BERT和LDA的评论文本主题识别

[目的/意义]为了解决评论文本主题识别时语义描述不充分以及学习到的主题语义连贯性不强等问题。本文将Sentence-BERT句子嵌入模型和LDA模型相结合,提升评论文本主题的语义性。[方法/过程]采用Sentence-BERT模型获取评论文本句子层面的向量特征,同时,采用LDA模型获取评论文本的概率主题向量,随后使用自动编码器连接两组向量,运用K-means算法对潜在空间向量进行聚类,从类簇中获取上下文主题信息。[结果/结论]通过对评论文本数据集的实验,本文方法可以较好地获得具有语义信息的主题词。Sentence-BERT模型与LDA结合,增加了模型的复杂性。通过对比,本文方法获得的主题一致性指标(Coherence)优于目前常见的评论文本主题识别方法。