基于词熵与共现网的话题演化分析方法

在信息技术领域，特别是在文本挖掘和社交媒体分析中，话题演化是一个重要的研究方向，它关注的是随着时间推移，人们讨论的主题或焦点是如何变化的。这篇论文《基于话题词共现网的话题演化方法》由朱波和张洋共同完成，发表于2017年辽宁工程技术大学学报（社会科学版）第19卷第6期。他们针对传统的topic model在进行话题演化分析时存在的问题——无法准确预测话题数量和话题结果缺乏直观性，提出了创新性的解决方案。 论文的核心是构建一种基于话题词汇共现网络的方法。首先，作者利用词熵这一统计量来识别和提取关键话题词，这种方法能够筛选出与特定主题密切相关且频繁出现的词语，这些词被视为话题的核心元素。接着，通过构建话题词共现网络，即分析这些词在文本中的共同出现情况，形成一个图谱结构，这有助于揭示话题之间的关联性和强度。 在共现网络中，节点代表话题词，边的权重则反映了词与词之间的关联程度。这样，话题内容不仅可以通过词的组合得以表征，而且其随时间的变化也可以通过网络结构的变化来直观展示。通过比较不同时间点的共现网络，可以观察到话题的兴起、发展和衰落过程，以及话题强度的变化。 实验证明，这种方法有效地提高了话题演化分析的准确性和可读性。它不仅能精确地识别话题数量，还能清晰地展现话题的动态演变过程，这对于理解公众议题的热点转移、舆论走向等具有重要意义。因此，基于话题词共现网的话题演化分析方法对于文本挖掘、舆情监控、市场分析等领域都具有实际应用价值。 关键词：话题演化、话题词共现网络、话题表征、话题强度，这些核心概念构成了论文的主要研究内容，展示了作者对复杂文本数据进行深度分析的新颖视角和实用技术。这篇论文的研究成果不仅为话题模型的发展提供了新的思考路径，也为实际问题解决提供了一种有效工具。