利用维基百科概念和类别提升主题模型的语义一致性

本文主要探讨了如何将维基百科的概念和类别作为先验知识融入主题模型，以提高文档主题发现的可解释性和语义一致性。传统的主题模型如潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）在发现文档中的主题时，往往依赖于词频统计，可能无法捕捉到与主题紧密相关的实体知识。为了克服这一局限，研究人员提出了一个新颖的知识驱动的主题模型——WCM-LDA（Wikipedia-Category-concept-Mention Latent Dirichlet Allocation），该模型不仅关注词汇，还识别文档中的实体提及，并利用维基百科中的实体知识、概念和类别作为先验信息。 WCM-LDA的主要贡献在于： 1. 实体识别：在文本分析过程中，除了单词外，模型会识别出文档中的实体提到，这有助于捕捉更丰富的上下文信息，因为实体通常代表了主题的核心要素。 2. 外部知识整合：通过与维基百科等外部知识库连接，引入实体的知识、概念和类别作为先验知识。这为模型提供了更广泛和深入的理解背景，使得生成的主题更具实际意义和相关性。 3. 知识融合：模型能够将这些外部知识有效地融合到主题建模中，通过调整主题分布，使得生成的主题不仅能反映文档内的词汇模式，还能体现出知识图谱中的内在联系，从而提高了主题的连贯性和解释性。 4. 应用领域：文章发表在《智能数据分析》(Intelligent Data Analysis)杂志上，2017年的一期，强调了这种方法在实际应用中的价值，尤其是在处理大量文本数据，如社交媒体内容、新闻文章或学术论文时，能够显著提升主题挖掘的质量。 WCM-LDA作为一种创新的策略，通过结合外部知识资源，改善了传统主题模型在理解和表达复杂主题上的不足，为文档主题分析提供了更为精确和有深度的方法，对于自然语言处理和信息检索等领域具有重要的理论和实践意义。