文章摘要:[研究目的]针对主流话题发现模型存在数据稀疏、维度高等问题,提出了一种基于突发词对主题模型（bursty biterm topic model,BBTM）改进的微博热点话题发现方法（BiLSTM-HBBTM）,以期在微博热点话题挖掘中获得更好的效果。[研究方法]首先,通过引入微博传播值、词项H指数和词对突发概率,从文档层面和词语层面进行特征选择,解决数据稀疏和高维度的问题。其次,通过双向长短期记忆（Bi-directional Long-Short Term Memory,BiLSTM）训练词语之间的关系,结合词语的逆文档频率作为词对的先验知识,考虑了词之间的关系,解决忽略词之间关系的问题。再次,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,解决了传统的主题模型需要人工指定话题数目的问题。最后,利用真实微博数据集在热点话题发现准确度、话题质量、一致性三个方面进行验证。[研究结论]实验表明BiLSTM-HBBTM在多种评价指标上都优于对比模型,实验结果验证了所提模型的有效性及可行性。

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论文分类号:TP391.1

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