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基于ICE-LDA模型的中英文跨语言话题发现研究
被引量:
7
1
作者
陈兴蜀
罗梁
+2 位作者
王海舟
王文贤
高悦
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期100-106,共7页
近年来互联网在全球化的大背景下飞速发展,针对跨语言的网络数据挖掘成为国内外舆情分析的热点问题,有效实时地检测中英文网络环境下的热点话题对舆情的掌握和舆情的发展有着至关重要的作用。网络新闻作为网络信息舆情中的重要组成部分...
近年来互联网在全球化的大背景下飞速发展,针对跨语言的网络数据挖掘成为国内外舆情分析的热点问题,有效实时地检测中英文网络环境下的热点话题对舆情的掌握和舆情的发展有着至关重要的作用。网络新闻作为网络信息舆情中的重要组成部分,由于互联网的大规模普及而成为人们方便快捷获知信息的重要来源。首先,本文选择中文与英文的网络新闻作为数据源进行采集,提出了在LDA模型上改进的ICE-LDA模型进行跨英汉语言网络环境下的共现话题发现。采用话题向量化的方式,对建模产生的话题进行JS距离检测和话题文本分布相似度度量。其次,本文分别对爬虫采集到的中英混合新闻数据分别构建可对比平行语料集和非可对比语料集进行话题建模,在建模过程中利用TF-IDF算法对文档提取特征词去噪,提高话题特征表示去除无意义噪音词。最后,分别采用两种不同的话题向量化方式进行跨语言的共现话题发现建模。实验结果表明,在本文设计的爬虫采集构建的真实数据集上,改进后的话题模型不仅能够在不需要先验话题对的情况下对可对比语料集进行跨语言共现话题进行发现,而且能够对语料不平衡的情况进行共现话题发现。
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关键词
话题发现
跨英汉文本
ice-lda模型
TF-IDF特征提取
共现话题
下载PDF
职称材料
题名
基于ICE-LDA模型的中英文跨语言话题发现研究
被引量:
7
1
作者
陈兴蜀
罗梁
王海舟
王文贤
高悦
机构
四川大学网络空间安全研究院
四川大学计算机学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期100-106,共7页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2012BAH18B05)
国家自然科学基金资助项目(61272447)
四川大学青年教师启动基金(2015SCU11079)
文摘
近年来互联网在全球化的大背景下飞速发展,针对跨语言的网络数据挖掘成为国内外舆情分析的热点问题,有效实时地检测中英文网络环境下的热点话题对舆情的掌握和舆情的发展有着至关重要的作用。网络新闻作为网络信息舆情中的重要组成部分,由于互联网的大规模普及而成为人们方便快捷获知信息的重要来源。首先,本文选择中文与英文的网络新闻作为数据源进行采集,提出了在LDA模型上改进的ICE-LDA模型进行跨英汉语言网络环境下的共现话题发现。采用话题向量化的方式,对建模产生的话题进行JS距离检测和话题文本分布相似度度量。其次,本文分别对爬虫采集到的中英混合新闻数据分别构建可对比平行语料集和非可对比语料集进行话题建模,在建模过程中利用TF-IDF算法对文档提取特征词去噪,提高话题特征表示去除无意义噪音词。最后,分别采用两种不同的话题向量化方式进行跨语言的共现话题发现建模。实验结果表明,在本文设计的爬虫采集构建的真实数据集上,改进后的话题模型不仅能够在不需要先验话题对的情况下对可对比语料集进行跨语言共现话题进行发现,而且能够对语料不平衡的情况进行共现话题发现。
关键词
话题发现
跨英汉文本
ice-lda模型
TF-IDF特征提取
共现话题
Keywords
topic model
cross language
ice-lda
model
TF-IDF feature word extraction
co-occurrence topic
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICE-LDA模型的中英文跨语言话题发现研究
陈兴蜀
罗梁
王海舟
王文贤
高悦
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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