基于LDA的新闻评论的话题挖掘方法

摘要

本发明涉及一种基于LDA的新闻评论的话题挖掘方法。现行的话题挖掘都是针对文档等长文本，对于短文本的挖掘还有很大的距离。本发明提出了基于LDA主题模型生成事件评论中的主题，并使用维基百科概念表示评论中的特征词形成评论的空间向量，对其进行k中心点聚类，生成主题簇并展示评论。首先，将维基百科语料库建立文档反向索引列表。其次，使用LDA主题模型确定主题和主题特征词。最后，使用k中心聚类评论。本发明可以有效地提高聚类的准确率，提高评论聚类的精确度。