基于时序分布信息和主题模型的新闻事件演化分析方法

摘要

本发明“基于时序分布信息和主题模型的新闻事件演化分析方法”，涉及文本分析领域。首先通过分析新闻报道在时间序列上表现出来的分布特征，并利用K‑Means聚类算法，将语料库按时间划分成几个子语料库；然后利用主题模型依次对每个子语料库进行主题建模，通过Gibbs抽样的方法将模型学习出来，得到每个子语料的主题分布信息；最后通过计算相邻子语料库中两两主题之间的Jensen‑Shannon距离，取距离最小的主题串联起来，被串联起来的主题便是该事件的主主题，每个子语料中除了主主题之外的辅助主题，便是该事件在各个阶段的关注点和新的发展。能更好地刻画新闻预料中事件发展的主线以及在各个阶段爆发出来的新的关注点。