基于词网络进行特征扩展的短文本主题模型挖掘方法

一种基于词网络进行特征扩展的短文本主题模型挖掘方法，具体步骤如下：

1. 带权词网络构建步骤：

   • 文本预处理：对短文本语料库中的文本进行中文分词，并删除停用词。
   • 建立带权词网络：从中文分词后的文档中构建带权词网络，其中节点为词语，节点间的边代表两个词语在同一篇文档中的共现关系。边的权重基于整个语料库中两个词语共现的次数。
   • 结束。

2. 短文本特征扩展步骤：

   • 将每条短文本的中文分词后包含的词语节点视为建立的带权词网络中的一个社团。

3. 主题挖掘步骤：

   • 进行主题挖掘，以揭示短文本中的潜在主题。

4. 短文本特征稀疏性解决方法：

   • 提出一种基于词网络社团模块度的短文本特征稀疏性解决方法。

5. 提升模型准确性：

   • 通过解决LDA主题模型应用于短文本中效果不佳的问题，提升短文本主题模型的准确性。

一种基于词网络进行特征扩展的短文本主题模型挖掘方法，包括如下步骤：带权词网络构建步骤：文本预处理，对短文本语料库中的文本进行中文分词，并删除掉停用词；从中文分词后的文档中建立带权词网络，带权词网络中的节点是词语，节点之间的边是两个词语在同一篇文档中的共现关系，边的权重是在整个语料库中两个词语共现的次数；结束；短文本特征扩展步骤：将每条短文本的中文分词后包含的词语节点作为建立的带权词网络中的一个社团；主题挖掘步骤；将短文本特征扩一种基于词网络社团模块度的短文本特征稀疏性解决方法，从而解决LDA主题模型应用于短文本中效果不佳的问题。提升短文本主题模型的准确性。