結(jié)合詞向量和聚類算法的話題演進(jìn)分析
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標(biāo)簽：聚類算法(12092)
話題演進(jìn)分析主要是挖掘話題內(nèi)容隨著時間流的演進(jìn)情況。話題的內(nèi)容可用關(guān)鍵詞來表示。利用word2vec對75萬篇新聞和微博文本進(jìn)行訓(xùn)練，得到詞向量模型。將文本流處理后輸入模型，獲得時間序列下所有詞匯的詞向量，利用K-means對詞向量進(jìn)行聚類，從而實現(xiàn)話題關(guān)鍵詞的抽取。實驗對比了基于PLSA和LDA主題模型下的話題抽取效果，發(fā)現(xiàn)本文的話題分析效果優(yōu)于主題模型的方法。同時，采集足夠大量、內(nèi)容足夠豐富的語料，可訓(xùn)練得到泛化能力比較強(qiáng)的模型，有利于實時話題演進(jìn)分析研究工作。
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