【摘 要】
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为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0687);西安市科技创新引导项目(201805040YD18CG24(7))
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为使科研人员节省时间,高效阅读学术文献信息,提出一种学术文献摘要的主题聚类模型——优化主题数目作者层主题聚类模型(WBLDA)。首先在预处理阶段,自定义符合学术文献摘要特点的分词词典和停用词词典,解决学术文献摘要分词不准确的问题;在特征提取阶段,提出增大词频特征提取方法(ITF-IDF),使用词频放大法来增大词频,弱化文本长度对特征权重的影响,提取出更加符合学术文献摘要方向的特征词;最后,针对传统主题模型忽略作者这一重要属性的缺点,在主题聚类模型中引入学术文献摘要的作者信息,构建文档—主题+作者—词的WB
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