基于LDA模型和文本聚类的水族文献主题挖掘研究

作者：杨秀璋

来源：现代计算机(专业版), 2019, (05): 13-17.

• LDA模型
• 文本聚类
• 水族文献
• 主题挖掘
• 民族研究 LDA Model
• Text Clustering
• Shui Literature
• Topic Mining
• Ethnic Studies

针对传统民族文献主题识别不精准,缺乏深层次语义理解等问题,提出一种基于LDA模型和文本聚类的水族文献主题挖掘算法。通过Python抓取中国知网水族文献990篇,利用LDA模型挖掘水族文献主题分布特征,融合水族特征词典进行文本聚类,并挖掘出水族文化、体育、音乐、医学和水书五大主题的关键词,通过准确率、召回率和F特征值进行实验评估。实验结果表明,该方法有效地挖掘出水族文献主题关键词及热门研究领域,使得水族文献的主题脉络更加清晰,为下一步水族引文分析和数字化保护民族文献提供帮助,具有一定的应用前景和实用价值。

• 单位
  贵州财经大学