基于多策略的群聊话题检测技术.docx
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【基于多策略的群聊话题检测技术】 随着互联网的普及,即时消息系统用户群体日益庞大,尤其是QQ、微信等即时通信应用在中国的广泛使用。群聊成为这些应用的核心功能,但大量的复杂信息使得用户难以快速理解和消化,同时,对群聊的监管也变得困难。为了改善这种情况,计算机进行舆情分析和话题检测显得尤为重要。话题检测是群聊文本分析的关键,旨在理清话题纠缠,加强消息之间的关联,并处理非文本或无实义内容的消息。 在文本特征提取领域,各种方法已被提出,如词、短语、N-grams、分类树或本体、意见和情感特征、嵌入特征(如Word2Vec和GloVe)、主题特征以及相异空间。由于群聊信息通常简短且格式不规范,Word2Vec等关注词语特征的方法在提取文本特征时表现更好。然而,对于监督学习方法(如朴素贝叶斯和支持向量机),在处理大量群聊信息时效率低下。无监督学习方法,如Adams和Wang等人的工作,虽然有一定成效,但也有其局限性,如对语义网的依赖和对“@”关系的误用。 针对群聊文本的稀疏性、奇异性、动态性和交错性特点,现有的话题检测方法仍有待改进。特别是非文本类型和仅包含停用词或标点符号的消息处理,这些在实际应用中被忽视,但可能会遗漏重要信息,影响话题检测的准确性和舆情分析的质量。 本文提出了一种基于多策略的群聊话题检测技术,综合考虑消息内容、用户、时间和类型等信息。通过构建话题序列来解决话题交叉问题,利用辅助信息减少短文本特征稀疏带来的影响,以处理混合类型的连续群聊记录。话题序列模型通过识别和排序当前可能讨论的话题,使得新消息能更准确地匹配到相应的话题中,有效地处理群聊中话题交织的情况。 具体来说,3.1节中的话题序列方法是根据群聊情境设计的,通过跟踪和排序话题,以便新消息更可能被分配到正确的话题中,从而降低话题交叉并行造成的混乱。群聊消息的属性,如文本内容、发送用户、发送时间和消息类型,都将被纳入话题检测策略,以提高检测的准确性和全面性。 本文研究的多策略群聊话题检测技术旨在克服现有方法的局限,提高话题检测的效率和准确性,确保对所有类型的消息进行有效的分析,包括非文本和无实义内容的消息,以提升舆情分析的质量。通过这种方式,可以更好地理解群聊记录,创建用户画像,分析用户性别,以及关注重要的非文本信息,从而提高整体的分析可信度。
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