基于LDA模型的中文微博话题意见领袖挖掘

有效挖掘微博空间中的话题意见领袖成为亟待解决的热点问题.针对这一问题,提出了基于LDA语义信息和HowNet知识库的短文本子话题分类算法.对分类后的微博从显式、隐式及用户等方面综合衡量微博的影响力,并根据层次分析法对多个因素进行科学地权值分配.实验结果表明,提出的方法较基于支持向量机的方法具有更好的效果,同时提出的影响力度量模型可以有效地挖掘出微博中的话题意见领袖.     

基于OLDA的热点话题演化跟踪模型

为了发现论坛数据中感兴趣的话题并对话题进行演化跟踪,文中首先利用潜在狄利克雷分配(LDA)模型将文本由词汇空间降维到主题空间,然后采用聚类算法在主题空间对文本集进行聚类,并利用文中提出的热点话题检测方法得出热点话题.基于发现的热点话题,文中提出了基于在线LDA(OLDA)话题模型的论坛热点话题演化跟踪模型(HTOLDA),该模型只选择热点话题进行先验传递,并通过设置同一话题相邻时间片的语义距离来判断话题的状态.实验结果表明,HTOLDA模型对各个时间片的论坛数据集的建模能力优于OLDA模型,并能够有效地对论坛中的热点话题进行演化跟踪.     

基于关键词图的社交话题抽取及情感极性判别

研究结合社交媒体特点,充分考虑标签文本和内容文本信息,融合了传统的LDA话题模型对社交文本信息进行话题聚类,从而实现了对社交数据的话题发现,与此同时,文章提出了基于关键词图模型构建话题特征,并结合支持向量机模型进行文本情感极性判别。研究在开放微博数据集和COAE2014公开评测数据上进行了相关实验,实验证明了有效的关键词图模型能进一步克服中文语义的模糊性和歧义性。     

基于层次聚类的子话题检测算法

使用隐狄利克雷分布(LDA)进行话题检测时,话题模型产生的话题存在语义上的分层现象;LDA建模产生的话题会出现语义上概括较广的泛话题;话题数目超参数K的设定通常根据人的经验.这些将造成建模结果出现包含多个子话题的混合话题情况.针对上述问题,文中基于层次聚类算法,使用一种文档特征词序列对LDA模型分类结果粒度过粗、热点话题检测结果泛化所导致的舆情监控价值较低的情况进行子话题检测.首先对LDA模型建模结果进行优化,对话题-单词分布与文档-单词分布两个矩阵进行过滤;然后对重叠话题进行检测与合并,采用文档间紧密度度量方式发现泛话题与混合话题;最后通过层次聚类算法对话题下的文本进行二次聚类,得到话题下的子话题.实验结果表明:该算法对子话题的检测能够在更深层次上体现出热点话题的特性,便于舆情监控分析;与Single-Pass算法和K-均值聚类算法相比,该算法获得的结果更具有有效性;K的选取策略对基于层次聚类的子话题检测算法具有鲁棒性.     

追踪事件微博报道:一种流的动态话题模型

为了解决微博中存在的话题漂移和大量噪声问题,提出了基于动态话题模型和微博信息熵相结合的流的动态话题模型。首先利用动态话题模型在整个追踪过程,从正反两个方面增强对追踪话题的描述,进一步克服了话题漂移问题。但由于微博中存在大量中间类微博,所以定义并使用微博信息熵来衡量一条微博对于话题报道的重要性,并将其扩展到动态话题模型中,用于区分新闻类和中间类微博。在超过17万用户的1 200万条微博上进行了话题追踪,实验结果表明,本文算法较之传统的动态话题模型更有效,追踪结果包含更少噪声。     

面向新浪微博的情感社区检测算法

面向社交网络的情感社区检测,可应用于公共健康、舆情监测等领域.以新浪微博为平台建立一种情感社区检测框架,首先融合微博情感表情特征和情感词典,提出基于朴素贝叶斯算法的半词典半表情(naive Bayes based semi-lexicon and semi-emoji,SL-SE-NB)分类模型以实现对文本的情感极性预测;提出一种基于潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)话题模型的用户-超话题-关键词(user-topic-keywords,UTK) 模型抽取用户话题;基于标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)并加入话题概念,提出基于种子集与最小边介数的标签传播情感社区发现算法(label propagation algorithm based seeds and min-edge betweenness,SMB-LPA).最后通过实验验证了所提出算法的有效性和高效性.     

一种面向藏文聚类的文本建模方法

现有的藏文文本聚类算法均采用向量空间模型来进行文本建模.该模型存在向量维度过高和无法表示语义信息的问题.该文根据藏文的语法特性并借鉴主题模型的思想,提出了一种基于词向量的藏文文本建模方法.该方法首先采用最大熵模型进行藏文文本词性标注,选择名词和动词作为文本的特征,然后利用word2vec工具训练得到词语类别并计算其在各文本的概率分布,最终以词类别概率矩阵表示文本,从而实现文本建模.与基于VSM和基于LDA的文本建模方法相比,该方法文本聚类结果的F值分别提高了10.5%和2.4%,聚类效果提升明显.     

基于LDA与评价对象的微博观点摘要

针对微博话题观点摘要问题,提出一种基于LDA与评价对象相结合的微博观点摘要方法.首先,利用LDA模型得到话题的词分布矩阵和文档的话题分布矩阵,把两个矩阵的乘积作为各个词在句子中的权重分布矩阵,再利用词频与词权重分布矩阵的乘积作为词的重要度;然后,通过词的词性标注规则从句子中选择候选评价对象,再计算句子中候选评价对象的稳定性;最后,把句子中所有词的重要度与句子中所有候选评价对象的稳定性的总和作为句子权重,并从大到小排序,再进行观点句识别,并去除相似性较大的句子,抽取前20个句子作为话题观点摘要.实验结果表明,此方法可以有效地抽取微博观点摘要.     

基于卷积注意力的情感增强微博立场检测

立场检测任务的目的是通过分析用户对特定话题发表的评论以判断其对该话题是支持还是反对的,该任务的关键是捕捉文本信息与其对应话题的相关特征。针对目前已有的微博立场检测模型存在仅考虑文本特征,而未结合话题特征,以及忽略了情感信息对微博立场检测的影响而导致分类效果差的问题,文章提出基于卷积注意力的情感增强微博立场检测模型。该模型通过卷积注意力对文本信息和其对应的话题信息提取特征,同时捕捉其相关特征,然后通过情感增强中词语级情感增强获得带有情感信息的词向量表示,将其与相关特征点相乘得到针对话题的情感增强句向量,其次通过拼接句子级情感增强特征以丰富最终的语义表示,最后对该语义表示进行分类。该模型在NLPCC-2016数据集中取得了较好的结果,相对于目前最优模型在五个话题上分别提高了7.9%、5.8%、5.3%、1.3%和5.2%。     

语义环境下的多维度微博舆情信息关联检测方法

针对微博舆情信息的特点,提出基于语义理解的微博舆情信息关联检测方法。从舆情信息表示模型和舆情信息相关度计算方法两个方面展开研究。在信息表示方面,使用微博的评论信息扩充微博信息以期较好地应对数据稀疏现象,基于同义词词林来计算词汇相似度,以应对微博草根性带来的问题,将微博舆情信息表示成多个向量空间模型。在相关性计算方面,提出多维度相关性计算方法。实验证明,所提出的方法对关联检测的准确率和召回率都有较好的提升。     

基于LDA模型的WEB文本分类

提出了基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的Web文本分类方法,利用MCMC方法中的Gibbs抽样获得模型参数从而获取词汇的概率分布,使隐藏于WEB文本内的不同主题与WEB文本字词建立关系。将LDA算法应用于WEB文本分类识别领域,在实验中与k均值聚类和贝叶斯网络方法进行了对比,其结果表明LDA与其他同类算法相比具有一定的优势。     

文本分类中基于单词表示的全局向量模型和隐含狄利克雷分布的文本表示改进方法

针对文本分类中文本数据表示存在稀疏性、维度灾难、语义丢失的问题,提出一种基于单词表示的全局向量(global vectors for word representation, GloVe)模型和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)主题模型的文本表示改进方法。利用GloVe模型结合局部信息和全局词语共现的统计信息训练得到文本的稠密词向量,基于LDA主题模型生成文本隐含主题和相应的概率分布,构建文本向量以及基于概率信息的主题向量,并计算两者之间的相似性作为分类器的输入。实验结果表明,相比其他几种文本表示方法,改进方法在精确率、召回率和F_1值上均有所提高,基于GloVe和LDA的文本表示改进方法能有效提升文本分类器的性能。     

基于本体的俄文新闻话题检测设计与实现

针对俄文新闻文本的话题检测问题,以俄文文本的自动形态分析、命名实体识别作为辅助手段,设计了一种基于本体描述俄文新闻文本和话题信息并进行相似度计算的方法,随后使用Single-pass算法进行俄文文本的话题检测实验。通过对比基于向量空间模型和基于本体模型的俄文话题检测结果,证明了后者具有相对较高的准确性和有效性。     

基于粒子滤波和在线随机森林分类的目标跟踪

针对粒子滤波跟踪过程中不精确的状态模型或观测模型会降低跟踪精度的问题,提出一种基于粒子滤波与在线随机森林分类的目标跟踪算法框架.通过在线样本学习,随机森林中的样本集可以准确地近似目标外观的概率分布;在粒子滤波跟踪中,采用随机森林分类结果及区域直方图相似度来估计粒子相似度,从而提高了观测模型的精度.当出现跟踪漂移时,通过随机森林检测目标来重新初始化粒子滤波器,可以防止由于误差积累而造成的跟踪失败.采用vc 6.0+opencv实现了本算法,并设计两类试验分别来验证算法的跟踪精度和抗漂移能力.结果表明,该算法跟踪正确率比粒子滤波提高23%,比随机森林提高16%,因此可以防止无规则运动等因素造成的跟踪漂移,实现了长序列可靠跟踪.     

基于信息增益的LDA模型的短文本分类

在基于LDA的短文本分类基础上进行改进,提出信息增益结合LDA的短文本分类方法.该方法采用信息增益计算词汇对于文本分类的贡献度,提高＂作用词＂的权重,过滤掉＂非作用词＂,最后对过滤后的短文本进行LDA主题建模,并采用中心向量法建立文本类别模型.实验证明,该方法随着作用词比例的减少,分类性能有较大的提高.     

基于信息增益的LDA模型的短文本分类

在基于LDA的短文本分类基础上进行改进,提出信息增益结合LDA的短文本分类方法.该方法采用信息增益计算词汇对于文本分类的贡献度,提高＂作用词＂的权重,过滤掉＂非作用词＂,最后对过滤后的短文本进行LDA主题建模,并采用中心向量法建立文本类别模型.实验证明,该方法随着作用词比例的减少,分类性能有较大的提高.     

一种融合词序信息的多粒度文本话题情感联合模型

针对基本话题模型只能抽取粗粒度上下文信息的问题,通过对潜在狄里克雷分配(LDA)模型进行扩展,建立了一种利用词序信息的多粒度话题情感联合模型(MTSU-Col)。MTSU-Col模型客观表达了词汇、全局/局部话题、情感标签和词序信息之间的关联关系,使模型中话题和情感的建模更加符合文本的语义表达,有效解决了现有话题、情感分析方法存在的领域依赖问题,从而实现了文本多粒度话题信息和情感倾向信息的同步非监督获取。实验表明:利用MTSU-Col模型对文本进行情感倾向性分类,可使综合评价指标F1值达到84%,整体性能与监督分类方法支持向量机(SVM)类似,均优于未采用词序信息的分析方法。由于挖掘话题集合具有层次化、语义相关的特点,因此MTSU-Col模型对观点挖掘是可行、有效的。     

基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘

用户发布的微博内容能够体现用户兴趣,微博中用户的转发、评论、回复、他人评论等微博行为对用户兴趣具有很强的指导作用。为了有效利用用户微博行为,提出了一种基于有指导LDA(latent dirichlet allocation)的微博内容用户兴趣建模方法。首先通过分析对微博的转发、评论、回复、他人评论这4个因素对用户微博兴趣主题的影响,定义了4种约束关系;然后基于用户微博内容,将4种约束关系融合到LDA 模型中构建有指导的LDA微博主题生成模型,最后得到用户的微博主题分布,从而获得用户兴趣模型。实验结果表明,相比LDA模型,该方法的准确率有很大提高,引入4种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用。     

基于动量模型的食品安全事件发现方法

食品安全是广受民众关注的热点话题,而微博已经成为食品安全事件曝光的主要媒体平台.以微博语料作为数据源,同时使用微博内容和用户的社交网络行为特征,提出了基于动量模型的食品安全事件发现方法.该方法以事件发现作为描述食品安全事件的基本模型,以检测出微博信息流中与食品安全相关的候选特征词,然后采用动量模型实现候选特征词的动量建模和重复特征词的有效过滤.最后,通过K-means聚类将有效的特征词进行归类合并,以实现食品安全事件的发现.试验结果表明:该方法能够有效发现在微博中传播的食品安全事件,并能过滤掉微博中无关的话题.     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...