LDA主题模型提升文本聚类效率与语义理解

本文主要探讨了"基于LDA主题模型的文本聚类研究"，由作者张晓撰写，他是一名在北京邮电大学计算机学院攻读硕士研究生，专注于信息检索领域。文本聚类作为文本挖掘和信息组织导航的关键技术，传统的方法如基于词袋模型（Vector Space Model, VSM）在处理文本数据时面临两个主要挑战：一是维度灾难导致的高维稀疏性，二是缺乏对文本语义的深度理解，无法揭示文本间的内在关联。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种潜在狄利克雷分配的主题模型，为解决这些问题提供了新的思路。LDA通过构建一个生成式概率模型，假设每个文档由多个主题组成，而每个主题又由一系列词语的概率分布决定。这种方法允许文本在主题空间中被建模为概率分布，形成在主题集上的特征向量，从而实现了文本的有效降维。 文章的核心贡献是提出了一种基于LDA的主题模型聚类算法，利用Gibbs抽样进行参数推断，这使得文本的表示不仅保留了原始信息，还融合了语义层面的关联。通过与传统方法的对比实验，结果显示基于LDA的主题模型在文本聚类任务中表现出色，不仅解决了高维稀疏问题，还能更好地捕捉和利用文本中的语义联系，从而提升聚类结果的准确性和实用性。 关键词：文本聚类、潜在狄利克雷分布（LDA）、Gibbs抽样。该研究的中图分类号为TP391.1，表明它属于计算机科学中的信息检索和文本挖掘领域。这篇论文为改进文本聚类方法，特别是在处理大规模文本数据时，提供了一种有效的统计学习和语义理解的策略。