LDA与BTM概率主题模型抽取科学主题效果比较研究

摘要：

分析文献主题是挖掘科学脉络的基础,目前存在多种提取文献主题的方法,被学者广泛使用的方法是使用概率主题模型抽取文献的主题.使用不同的算法和不同的语料提取出的主题结果也不同,本文通过计算查全率、查准率和定性分析方法分别比较利用了LDA抽取标题、LDA抽取摘要、BTM抽取标题、BTM抽取摘要的主题效果.本文以纳米材料领域数据为例进行分析,实验结果表明使用摘要做语料提取出的主题颗粒度较小且能够反应文献研究内容的细节,LDA算法在提取摘要主题方面优于BTM算法,BTM算法在提取标题主题方面优于LDA算法.

关键词：LDA、BTM、主题抽取、对比分析

所属期刊栏目：6

分类号：G350.7(情报学、情报工作)

资助基金：中国科学技术信息研究所创新研究基金MS2020-02

在线出版日期：2020-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：66-77