公开(公告)号：CN110134958B

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN201910400416.5

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 张雷 ,  经伟 ,  蔡洋 ,  陆恒杨 ,  徐鸣 ,  王崇骏

IPC: G06F40/258 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种基于语义词网络的短文本主题挖掘方法，包括如下步骤1)模型初始化阶段：相关领域外部语料收集、语料预处理、参数设置等；2)主题单元构建阶段：构建语义词网络、寻找特定词三角结构、计算模型先验参数等工作；3)模型训练阶段：使用吉布斯采样方法对模型变量进行采样，并判断模型是否达到收敛条件；4)结果输出阶段：根据模型训练结束后的各个变量的采样结果，得到各个词三角的主题分布，进而推算出原文档的主题分布。本发明将外部语料库学习到的语义信息与词三角主题结构相结合，应用于短文本主题挖掘方面，相对于传统词对主题模型，该方法提供了一个在传统主题模型中融入外部先验知识的解决方案，并且挖掘主题的质量具有显著提升。

公开(公告)号：CN110134958A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910400416.5

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 张雷 ,  经伟 ,  蔡洋 ,  陆恒杨 ,  徐鸣 ,  王崇骏

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于语义词网络的短文本主题挖掘方法，包括如下步骤1)模型初始化阶段：相关领域外部语料收集、语料预处理、参数设置等；2)主题单元构建阶段：构建语义词网络、寻找特定词三角结构、计算模型先验参数等工作；3)模型训练阶段：使用吉布斯采样方法对模型变量进行采样，并判断模型是否达到收敛条件；4)结果输出阶段：根据模型训练结束后的各个变量的采样结果，得到各个词三角的主题分布，进而推算出原文档的主题分布。本发明将外部语料库学习到的语义信息与词三角主题结构相结合，应用于短文本主题挖掘方面，相对于传统词对主题模型，该方法提供了一个在传统主题模型中融入外部先验知识的解决方案，并且挖掘主题的质量具有显著提升。