一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法

摘要

本发明公开一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法，属于机器学习的自然语言处理技术领域。在LDA模型的基础上考虑文档间主题和主题词的互相影响，对连续文档进行准确的隐含主题和主题词发现，包括随机初始化参数和选取超参数、随机生成每篇文档主题的先验分布和每个主题词的主题词分布、将文档中的词分配给某个主题、计算主题和主题词的极大似然函数和后验分布并更新所有的分布和参数、按概率对文档的主题和主题词进行降序排序输出最大概率的几个主题及其主题词五个步骤。具有可充分考虑相邻文档间主题的相互影响，得到的文档的主题分布较现有的技术更加贴近于主题的真实分布，获取文档的主题以及其主题词更加精准等优点。