作者：张佩瑶; 刘东苏网络话题焦点特征词词向量btm相似度计算
摘要：【目的/意义】移动互联网时代,微博以其快速、便捷的优点迅速成为信息传播与共享的平台之一。在互联网信息传播过程中,话题内容焦点会随着时间推动发生动态迁移,及时准确的发现话题内容焦点的迁移有助于了解网络舆情的演化趋势。【方法/过程】首先,定义基于焦点特征词分布的焦点词提取公式,构造焦点特征词集合;然后,使用Skip-gram模型在大规模语料上训练得到词向量,再通过BTM对文本建模,直接在BTM主题维上结合焦点特征词集合构造主题词向量;最后,计算主题特征词间的相似度,将其应用到聚类算法中实现话题焦点识别。【结果/结论】通过对新浪微博数据集上的实验结果表明,本方法能够充分利用词向量引入的语义信息,提高文本聚类效果,有效的获取各阶段的话题焦点。
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