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题名基于在线Biterm主题模型的舆情新闻事件跟踪
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作者
马子娟
岳昆
段亮
赵天资
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机构
云南大学信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第22期132-141,共10页
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基金
国家自然科学基金云南联合基金重点支持项目(U1802271)
国家自然科学基金(62002311)
+4 种基金
云南省基础研究计划杰出青年项目(2019FJ011)
云南省重大科技专项计划(202002AD080002)
中国博士后面上项目(2020M673310)
云南省万人计划“青年拔尖人才”计划
云南大学“东陆学者”培育计划。
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文摘
舆情新闻事件跟踪,是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点,基于在线Biterm主题模型(online Biterm topic model,DBTM),通过随机坍缩变分贝叶斯(stochastic collapsed variational Bayesian inference,SCVB0)算法更新参数,提出面向舆情新闻事件监控的主题模型MBTM(monitor Biterm topic model),利用该模型检测初期事件主题,跟踪后续新闻所属的主题。为了对存在关联关系的事件进行串联,进一步给出事件线索的概念,分别从主题层面和语义层面度量线索关联度,进而针对新闻事件主题生成事件线索。实验结果表明,MBTM模型在大多数指标上均优于OBTM等模型,验证了该方法的有效性和高效性。
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关键词
舆情新闻事件
事件跟踪
事件线索
在线Biterm主题模型
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Keywords
public opinion news events
event tracking
event threading
online Biterm topic model
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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