基于LDA和语步标注的主题识别与分析方法研究

【目的】从主题表征词抽取和主题句功能分类两个维度,设计基于潜在狄利克雷分布模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和语步标注的主题分析方法,并探究方法的有效性与实用性。【方法】采用LDA模型进行主题识别,利用Sentence Transformer模型对主题词短语进行提取,同时构建句子功能分类模型进行语步标注,识别文本句子功能类型,从句子功能维度对主题内容进行细粒度分析。【结果】以农业资源与环境领域论文数据为例进行实证研究,结果表明,相比传统LDA模型,经过提取主题词短语后,识别出的主题表征词可读性和解释性更强,进一步结合语步标注后,主题句子内容分析更为深入。【局限】主题短语表征词扩展内容存在含义相同问题,有待进一步改进表征词的多样性,以整合相同含义的主题短语表征词。【结论】本研究所提方法在主题表征词抽取、主题内容分析方面具有较好的效果,可以提高文本主题挖掘的效率与深度。