基于联合非负矩阵分解的话题变迁检测方法

摘要：

在大规模时序文档集中,异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力.为此,提出一种面向时序文档语料库的话题变迁检测方法.该方法从时序文档语料库中发现相似话题和异同话题.利用改进的联合非负矩阵分解算法,从多个数据集中提取话题集合.为避免引入噪声话题,计算所有话题的话题熵,以获取优质话题,并通过运用词云和趋势图来分析话题变迁趋势.在20Newsgroups和LTN2011数据集上的实验结果表明,该方法可以有效地从时序文档集中发现异同话题,且提取的话题效果好、准确率高.

关键词：联合非负矩阵分解、话题模型、时序异同话题、优质话题、话题变迁检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科学技术委员会科研计划项目16511102702;上海市经济和信息化委员会项目150643

在线出版日期：2018-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：35-43