10.3969/j.issn.2095-2163.2023.10.010
基于文本融合特征的突发事件子话题聚类研究
突发事件具有突发性、公共性、传播范围广等特点,研究同一突发事件中更细粒度的子话题聚类,对舆情管控部门实现精准化管控具有重要意义.针对以往话题聚类方法忽略了同一事件下更细粒度的子话题聚类,且为了更有效地表达微博文本的语义信息,提出一种基于LDA文档-主题分布与Doc2Vec句向量融合的文本特征表示方法与文本相似度计算方法,应用Single-Pass增量聚类算法实现同一突发事件下子话题聚类,并根据F1值与单一文本特征子话题聚类实验结果进行对比.结果表明,本文方法子话题聚类效果更佳,F1值为72.4%,表明该方法能够有效地表达文本特征,进而提高子话题聚类的准确度.
突发事件、子话题聚类、文本特征、LDA主题模型、Doc2Vec模型
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
全国统计科学研究项目2020LY080
2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
45-51,55
