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面向主題模型的主題自動語義標注研究綜述
關鍵詞：主題語義標注 概率主題模型 隱含狄利克雷分布
摘要：【目的】對面向主題模型的主題自動語義標注方法進行總結與評述,以促進主題模型的發(fā)展與應用?！疚墨I范圍】在Web of Science和CNKI數(shù)據(jù)庫中分別以“Topic Labeling OR Topic Labelling OR Topic Tagging ORTopicIndexing”和“主題模型AND(標注OR標簽)”等檢索式進行檢索,通過手工篩選獲得代表性文獻57篇?！痉椒ā繉ο嚓P論文進行深入閱讀與分析,以主題標注過程中主題標簽的生成來源為線索,對已有方法進行分類與比較分析。【結果】面向主題模型的主題自動語義標注包括候選標簽生成與排序兩個主要步驟,根據(jù)候選標簽的生成來源可分為依靠自身語料庫和依靠外部語料庫兩類方法?！揪窒蕖磕壳霸擃I域的研究還不是很豐富,分析與評述不夠系統(tǒng)和全面。【結論】該領域的研究仍具有較大探索空間,面向社交媒體內容的主題語義標注是未來研究方向,可結合更豐富的知識庫并采用深度學習技術進行改進提升。
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