基于种子词汇的话题标签抽取研究

摘要：

传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足.该文在Latent Dirichlet Allocation(LDA)的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法.首先根据提出的权重计算公式抽取每个话题的种子词,然后,采用bootstrapping思想,迭代产生包含种子词汇的关键短语集合,最后根据短语的完整性和泛化度选择话题标签.该文对两会报告话题和新闻事件话题进行实验,通过结果展示和人工评测,该方法抽取的话题标签能够较准确地表达话题的语义信息.

关键词：话题标签、种子词抽取、bootstrapping算法

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60873134

在线出版日期：2013-11-18（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：114-121,143