LF-BTM:融合词向量特征的双词主题模型

“融合词向量特征的双词主题模型LF-BTM是针对短文本中内容稀疏和上下文信息不足的问题而提出的。该模型在双词主题模型（BTM）基础上，结合词向量信息来增强主题的挖掘效果。LF-BTM引入了潜在特征模型，使得每个双词的生成不仅受主题-词汇分布影响，还受到词向量特征的影响。模型参数通过吉布斯采样算法进行估计，并在实际短文本数据集上验证，能够有效提升主题的语义一致性。” 本文是一篇关于自然语言处理和文本挖掘的研究论文，由刘良选和黄梦醒共同完成，受到了国家自然科学基金的支持。研究主要关注如何解决短文本分析中的挑战，特别是内容稀疏和上下文信息匮乏。在传统的双词主题模型（BTM）基础上，作者提出了一种创新的方法——LF-BTM，即融合词向量特征的双词主题模型。 LF-BTM的关键创新在于整合了词向量技术。词向量，如Word2Vec或GloVe，是通过预训练从大规模语料库中获得的，可以捕捉到单词之间的语义关系。在LF-BTM中，这些词向量被用来补充短文本中缺失的上下文信息，以弥补内容稀疏的问题。模型的生成过程考虑了每个双词的两个词汇分别由主题分布和词向量特征共同决定，这样可以更准确地反映出双词的潜在语义。 吉布斯采样是一种马尔可夫链蒙特卡洛方法，常用于估计概率模型的参数，如主题模型。在LF-BTM中，它被用来迭代地更新模型参数，以达到最优状态，从而更好地捕捉文本的主题结构。 实验部分，LF-BTM在真实世界的短文本数据集上进行了测试，结果显示，相比于基础的BTM，LF-BTM能够结合预先训练的词向量，挖掘出更为语义一致和有深度的主题，证明了该模型的有效性和实用性。 关键词涵盖了主题模型的基础，如潜在狄利克雷分配（LDA），以及在短文本分析中的应用，如双词主题模型（BTM）。此外，词向量技术和吉布斯采样的使用也是本研究的核心技术手段。该研究对于理解和改进短文本分析，尤其是在信息抽取、情感分析和知识发现等领域，具有重要的理论和实践价值。