基于LDA的中文科技文献话题演化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 科技文献分析概述 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要成果 | 第13-14页 |
| 1.5 本文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关基础理论与关键技术 | 第16-26页 |
| 2.1 话题模型发展简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 LSA模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 PLSA模型 | 第17页 |
| 2.1.3 LDA模型 | 第17-19页 |
| 2.2 LDA相关技术 | 第19-25页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络 | 第19-21页 |
| 2.2.2 贝塔分布 | 第21页 |
| 2.2.3 Dirichlet多项分布 | 第21-23页 |
| 2.2.4 EM算法 | 第23页 |
| 2.2.5 Gibbs抽样算法 | 第23-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于LDA的科技话题发现与趋势分析 | 第26-36页 |
| 3.1 热门话题发现 | 第26-31页 |
| 3.1.1 话题数目选择 | 第26-27页 |
| 3.1.2 人工评价方法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 话题过滤技术 | 第28-30页 |
| 3.1.3.1 基于熵值的话题过滤 | 第29页 |
| 3.1.3.2 基于贡献度的话题过滤 | 第29-30页 |
| 3.1.4 热门话题选取 | 第30-31页 |
| 3.2 话题演化分析 | 第31-33页 |
| 3.2.1 话题关联度计算 | 第31页 |
| 3.2.2 话题强度演化分析 | 第31-32页 |
| 3.2.3 话题内容演化分析 | 第32-33页 |
| 3.3 实验流程 | 第33-36页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第36-51页 |
| 4.1 实验设计 | 第36-37页 |
| 4.1.1 实验用语料 | 第36-37页 |
| 4.1.2 参数设计 | 第37页 |
| 4.2 实验运行平台搭建 | 第37-39页 |
| 4.2.1 运行环境 | 第37页 |
| 4.2.2 平台搭建 | 第37-38页 |
| 4.2.3 Gibbs-LDA中文本输入格式 | 第38页 |
| 4.2.4 Gibbs-LDA中文本输出 | 第38-39页 |
| 4.3 话题获取实验 | 第39-43页 |
| 4.3.1 人工评价分析 | 第39-40页 |
| 4.3.2 话题过滤结果分析 | 第40-43页 |
| 4.3.3 热门话题选取结果分析 | 第43页 |
| 4.4 话题强度演化分析 | 第43-45页 |
| 4.5 话题内容演化分析 | 第45-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结和展望 | 第51-53页 |
| 5.1 全文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 未来展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
