| 基于LDA的主题演化研究 |
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| 引用本文： | 李勇,安新颖.基于LDA的主题演化研究[J].医学信息学杂志,2013,34(2):57-61. |
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| 作者姓名： | 李勇 安新颖 |
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| 作者单位： | 中国医学科学院医学信息研究所 北京100020 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划课题“基于STKOS的科技监测应用示范”（项目编号：2011BAH10B06-02）；教育部人文社会科学研究项目“基于知识组织体系的科技文献新主题监测研究”（项目编号：11YJC870001）。 |
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| 摘 要： | 通过监测主题在不同时间窗口内的变化趋势进行主题演化分析,在各时间窗口中分别建立LDA模型,采用Gibbs抽样方法求解LDA模型中的潜在变量,利用Kullback-Leibler距离来衡量主题之间的相似度,利用改进的Z-Score方法计算主题随时间的偏移程度以反映其演化情况。
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| 关 键 词： | 主题模型 演化 主题偏移 |
| 收稿时间： | 2012/11/27 0:00:00 |
Researh on Topic Evolution Based on LDA |
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| LI Yong,AN Xin-ying.Researh on Topic Evolution Based on LDA[J].Journal of Medical Informatics,2013,34(2):57-61. |
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| Authors: | LI Yong AN Xin-ying |
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| Affiliation: | Institute of Medical Information, Chinese Academy of Medical Sciences |
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| Abstract: | In the paper topic evolution analysis is achieved by tracking the topic trends in different time-slices. Latent Dirichlet Allocation (LDA) model is built in time-slices. Gibbs algorithm is used to find out latent variables in LDA modle, Kullback-Leibler divergence is used to measure the similarity between topics. the modified Z-score method is used to measure the drift between topics in order to reflect topic evolution. |
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| Keywords: | Topic model Evolution Topic drift |
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