基于改进主题模型的微博短文本情感分析研究

信息时代,社交媒体发展异常迅速,微博、微信等社交平台受到了广大网友的喜爱和关注。微博社交平台发布的信息文本相对较短,传播速度快,更新速度快,越来越多的网民在微博平台上表达个人意见和想法。但是,微博短文本的信息较为分散,上下文内容联系不紧密,分析微博短文本情感态度的过程中常常存在一定阻碍和问题。基于此,重点研究了基于改进主题模型的微博短文本情感分析,希望可以深入挖掘质量更高的情感主题。

基于改进LDA的水电工程进度管理文本智能分析

进度控制是水电工程管理的重要任务,及时总结进度管理信息有助于工程进度计划的制定与调整。水电工程建设中的进度信息多以半结构化、非结构化的文本形式呈现,增加了信息提取难度,实现水电工程进度文本信息自动化与智能化挖掘是当前亟待解决的问题。本文提出基于改进LDA的水电工程进度信息智能提取方法,智能提取进度管理文本中的关键信息。该方法基于传统LDA模型针对吉布斯采样机制,充分考虑词语间的关联关系,将原有随机单个采样过程改进为以共现度为基准的词对采样,强化了词语间的语义关联,提高了主题词语间的紧密性以及主题词语对主题描述的准确性。将所提出的方法应用于实际水电工程,对221份水电工程施工监理周报进行分析,共提取12个主题的工序关键词,并依照计算结果提取出主副工序;结果表明,改进LDA主题模型在水电工程进度文本工序特征词提取效果优于传统LDA主题模型,有助于提高工程施工进度关键工序词提取与信息挖掘效率,为水电工程施工智能化管理提供了新的手段。