作者：姚兆旭; 马静义本挖掘词条抽取主题模型微博话题
摘要：【目的】自动抽取微博话题信息，从主题及观点两个维度整合揭示微博话题内容与观点。【方法】将主题模型应用于微博话题中，结合改进的TF—IDF算法，构建主题特征词向量；基于特征同向量中特征词之间的相关度，A动抽取主题浏汇链：引入情感词典，抽取主题观点，无监督构建“主题＋观点”词条。【结果】使用爬虫工具抽取2014年6月-2015年6月期间4个特定热门微博话题事件的微博共24598条，抽取“主题＋观点”词条，平均准确率达到80．3％，召回率为76．7％。【局限】数据量依旧较小，主题模型对于微博短文本的特征抽取效果仍需提高。【结论】本文算法可以准确且有效地描述话题事件内容及其相应观点。
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