话题词共现网

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话题词共现网

: 基于话题词共现网的话题演化方法该方法首先通过词熵提取话题词,然后用提取出的话题词构建话题词共现网,并根据话题词的共现网络表示话题内容。通过实验证明基于话题词共现网的话题演化分析方法能够较好地呈现话题内容及强度的演化过程。
评级：0 浏览量：256 收藏量：0 资源大小：800KB 上传时间：2020-06-15

: 基于词共现网络的微博话题发珊方基于词共现网络的微博话题发珊方
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：2.5MB 上传时间：2021-05-06

: 基于词共现图的中文微博新闻话题识别 (2012年) 针对传统的话题检测算法主要适用于新闻网页和博客等长文本信息,而不能有效处理具有稀疏性的微博数据,给出一种基于词共现图的方法来识别微博中的新闻话题.该方法首先在微博数据预处理之后,综合相对词频和词频增加率2...
评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：585KB 上传时间：2021-05-20

: 论文研究-词共现网络的遗传聚类在话题发现中的应用.pdf 基于词聚类的话题发现方法中，普遍存在聚类结果不稳定（聚类结果较大程度依赖于聚类对象的初始化操作）的问题，为此通过将文档集建模为词共现网络，设计词共现网络的过滤方法，然后提出基于词共现网络的遗传聚类算法...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：550KB 上传时间：2019-09-10

: 基于语义共现图的中文微博新闻话题识别 (2014年) 根据主题词之间的语义关系来构建主题词的语义共现图，计算出语义共现图的连通子图，把每个不连通的簇集看成一个新闻话题。在新浪微博数据集上进行实验，实现了对微博中新闻话题的识别。该方法能较好检测出当前时间的...
评级：0 浏览量：145 收藏量：1 资源大小：1.14MB 上传时间：2021-05-26

: 论文研究-大规模短文本的快速话题发现方法与评价研究.pdf 提出了一个融合词共现与加权GN（CW-WGN）算法的快速话题发现方法，描述了CW-WGN方法的详细过程，给出方法的具体算法。采集了sina微博、新闻网站的标题真实的短文本数据，构建了基础测试数据集，采用LDA与K-means方法...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：1.99MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于语义共现图的中文微博新闻话题识别.pdf 根据主题词之间的语义关系来构建主题词的语义共现图，计算出语义共现图的连通子图，把每个不连通的簇集看成一个新闻话题。在新浪微博数据集上进行实验，实现了对微博中新闻话题的识别。该方法能较好检测出当前时间的...
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：598KB 上传时间：2019-09-07

: 大规模短文本的快速话题发现方法与评价研究 (2015年) 提出了一个融合词共现与加权GN（CW-WGN）算法的快速话题发现方法，描述了CW-WGN方法的详细过程，给出方法的具体算法。采集了sina微博、新闻网站的标题真实的短文本数据，构建了基础测试数据集，采用LDA与K-means方法...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：1.99MB 上传时间：2021-04-29

: 论文研究-结合互信息和主题模型的微博话题发现方法.pdf 通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵，再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现，最终通过定义微博热度分析和排序，有效地支持微博热点话题发现。实验表明，此方法能有效地进行话题聚类...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：578KB 上传时间：2019-09-07

: 论文研究-基于word2vec的跨领域情感分类方法.pdf 基于此，提出了基于word2vec的跨领域情感分类方法WEEF（cross-domain classification based on word embedding extension feature），选取高质量的领域共现特征作为桥梁，并以这些特征作为种子，基于词向量的相似度...
评级：0 浏览量：182 收藏量：2 资源大小：1.09MB 上传时间：2019-07-22

: 机器学习领域研究热点与前沿演进——基于CiteSpace的可视化分析.pdf 本文通过文献计量学方法对机器学习关键词进行共现分析和突变分析，挖掘机器学习研究热点，并对机器学习文献作耦合分析，进行领域前沿挖掘。 1. 机器学习研究热点机器学习研究热点是指在机器学习领域中当前研究的...
评级：5 浏览量：390 收藏量：0 资源大小：4.51MB 上传时间：2021-09-24

: 论文研究-基于多文本特征融合的中文微博的立场检测.pdf 首先探究了基于词频统计的特征（词袋特征（Bag-of-Words，BoW）、基于同义词典的词袋特征、考虑词与立场标签共现关系的特征）和文本深度特征（词向量、字向量）。之后使用支持向量机，随机森林和梯度提升决策树对...
评级：0 浏览量：366 收藏量：0 资源大小：756KB 上传时间：2019-09-08

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