基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究

Topic Filtering of LDA Model Recognition Results Based on the Keywords Relevance Index (KRI)

作者： 蒋甜 ¹ 刘小平 ¹ 刘会洲 ¹
作者单位：

1. 中国科学院文献情报中心北京 100190
提交时间：2023-04-01 16:15:49

摘要: [目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题，建立科学有效的主题过滤方法，排除噪声主题，确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系，构建关键词关联度指标（KRI），借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例，计算各主题-关键词分布的KRI值，与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明，该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题，提高主题识别的准确性，也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。

主题过滤 LDA模型关键词关联度指标KRI

期刊： 图书情报工作
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学
引用： ChinaXiv:202304.00347 (或此版本 ChinaXiv:202304.00347V1)
DOI:10.12074/202304.00347V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202304.00347.V1
推荐引用方式： 蒋甜,刘小平,刘会洲.(2023).基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究.图书情报工作.[ChinaXiv:202304.00347] (点此复制)

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2023-04-01 16:15:49

ChinaXiv:202304.00347V1

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