NSL OpenIR  > 中国科学院文献情报中心(北京)  > 情报研究部
基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究
蒋甜; 刘小平; 刘会洲
2020-02
Source Publication图书情报工作
Volume64Issue:3Pages:92-99
Abstract

摘 要: [ 目的/意义] 针对 LDA 模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题, 建立科学有效的主题过滤方法, 排除噪声主题, 确保主题识别及后续演化分析的准确性。[ 方法/过程] 基于关键词之间的共现关系, 构建关键词关联度指标( KRI) , 借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例, 计算各主题 - 关键词分布的 KRI 值, 与人工判读结果进行对比分析。[ 结果/结论] 实验结果表明, 该方法能够有效排除 LDA 模型识别结果中的噪声主题,
提高主题识别的准确性, 也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。

Keyword主题过滤 Lda 模型 关键词关联度指标 Kri
MOST Discipline CatalogueTp393
DOIDOI: 10. 13266/j. issn. 0252 -3116. 2020. 03. 010
Indexed ByCSSCI
Language中文
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/11330
Collection中国科学院文献情报中心(北京)_情报研究部
Affiliation中国科学院文献情报中心
First Author Affilication中国科学院文献情报中心
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GB/T 7714
蒋甜,刘小平,刘会洲. 基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究[J]. 图书情报工作,2020,64(3):92-99.
APA 蒋甜,刘小平,&刘会洲.(2020).基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究.图书情报工作,64(3),92-99.
MLA 蒋甜,et al."基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究".图书情报工作 64.3(2020):92-99.
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