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基于单句粒度的微博主题挖掘研究
被引量：
7
1
作者
唐晓波
肖璐
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014年第6期623-632,共10页
针对现有主题挖掘方法的不足，本文提出一种以句子为粒度的微博主题挖掘方法。首先，以标点符号为依据进行微博文本的句子划分，选择名词和动词为特征词来表征句子；其次，以高频特征词在微博文本集中的共现频次为基础构建词语相似矩阵...
针对现有主题挖掘方法的不足，本文提出一种以句子为粒度的微博主题挖掘方法。首先，以标点符号为依据进行微博文本的句子划分，选择名词和动词为特征词来表征句子；其次，以高频特征词在微博文本集中的共现频次为基础构建词语相似矩阵，辅助计算句子相似度，构建句子相似矩阵；然后，以句子相似矩阵为基础进行聚类分析，通过分析聚类结果实现主题发现；最后，利用改进的LexRank算法计算各主题句子的重要度值，组合重要度值高的句子生成主题摘要，以完成对主题的描述。文章通过实验证明了该方法的可行性。
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关键词
单句粒度
词语相似矩阵
主题挖掘
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职称材料
题名
基于单句粒度的微博主题挖掘研究
被引量：
7
1
作者
唐晓波
肖璐
机构
武汉大学信息系统研究中心
武汉大学信息资源研究中心
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014年第6期623-632,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目“社会化媒体集成检索与语义分析方法研究”(项目编号:71273194)的研究成果之一
文摘
针对现有主题挖掘方法的不足，本文提出一种以句子为粒度的微博主题挖掘方法。首先，以标点符号为依据进行微博文本的句子划分，选择名词和动词为特征词来表征句子；其次，以高频特征词在微博文本集中的共现频次为基础构建词语相似矩阵，辅助计算句子相似度，构建句子相似矩阵；然后，以句子相似矩阵为基础进行聚类分析，通过分析聚类结果实现主题发现；最后，利用改进的LexRank算法计算各主题句子的重要度值，组合重要度值高的句子生成主题摘要，以完成对主题的描述。文章通过实验证明了该方法的可行性。
关键词
单句粒度
词语相似矩阵
主题挖掘
Keywords
sentence granularity, word similarity matrix, topics mining
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单句粒度的微博主题挖掘研究
唐晓波
肖璐
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014
7
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