結合詞向量和聚類算法的話題演進分析
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標簽：聚類算法(12092)
話題演進分析主要是挖掘話題內容隨著時間流的演進情況。話題的內容可用關鍵詞來表示。利用word2vec對75萬篇新聞和微博文本進行訓練，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對詞向量進行聚類，從而實現話題關鍵詞的抽取。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、內容足夠豐富的語料，可訓練得到泛化能力比較強的模型，有利于實時話題演進分析研究工作。
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