[发明专利]基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法在审
| 申请号： | 201610981632.X | 申请日： | 2016-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN106570167A | 公开（公告）日： | 2017-04-19 |
| 发明（设计）人： | 夏睿;尹通 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人： | 陈鹏,朱显国 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，涉及自然语言处理领域，该方法包括以下步骤首先，获取微博数据，并且对微博文本进行评分、中文分词以及停用词过滤；然后，利用融合知识的主题模型对微博文本建模；最后，使用K‑中心和层次聚类的混合聚类发现话题。本发明使用融合知识的主题建模的方法，有效地解决了微博短文本集数据稀疏的问题，并且可以准确地定义主题特征向量，有效地提高聚类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 知识 主题 模型 话题 发现 方法 | ||
【主权项】：
一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取微博数据，并且对微博文本进行评分、中文分词以及停用词过滤；步骤2，利用融合知识的主题模型对微博文本建模；步骤3，使用K‑中心和层次聚类的混合聚类发现话题。
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