摘要
随着网络的发展,主题提取的应用越来越广泛,尤其是学术文献的主题提取.尽管学术文献摘要是短文本,但其具有高维性的特点导致文本主题模型难以处理,其时效性的特点致使主题挖掘时容易忽略时间因素,造成主题分布不均、不明确.针对此类问题,提出一种基于TTF-LDA(time+tf-idf+latent Dirichlet allocation)的学术文献摘要主题聚类模型.通过引入TF-IDF特征提取的方法,对摘要进行特征词的提取,能有效降低LDA模型的输入文本维度,融合学术文献的发表时间因素,建立时间窗口,限定学术文献主题分析的时间,并通过文献的发表时间增加特征词的时间权重,使用特征词的时间权重之和协同主题引导特征词词库作为LDA的影响因子.通过在爬虫爬取的数据集上进行实验,与标准的LDA和MVC-LDA相比,在选取相同的主题数的情况下,模型的混乱程度更低,主题与主题之间的区分度更高,更符合学术文献本身的特点.
基金项目
陕西省教育专项科研计划项目(15JK1679)
西安市科技创新引导项目(201805040YD18CG247)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据