基于BTM的微博舆情热点发现 被引量：29

1

作者 王亚民 胡悦 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第11期119-124,140,共7页

[目的/意义]作为一种新兴的社交新闻媒体,近年来,微博在许多热点事件的发布和传播中发挥了重要作用。但由于其文本的特殊性,传统方法不能有效地对其进行建模发现热点话题。因此,如何高效、准确地从微博数据中发现并提取有意义的热点信... [目的/意义]作为一种新兴的社交新闻媒体,近年来,微博在许多热点事件的发布和传播中发挥了重要作用。但由于其文本的特殊性,传统方法不能有效地对其进行建模发现热点话题。因此,如何高效、准确地从微博数据中发现并提取有意义的热点信息是一个很有价值的研究课题。[方法/过程]提出一种基于BTM模型的微博舆情热点发现方法。首先,对微博文本采用BTM建模,改进TF-IDF权重计算算法,以适应微博短文本的特征。并将BTM建模结果与改进的TF-IDF权重算法结合对微博文本进行特征提取及相似性度量,然后采用K-means聚类方法发现热点话题。[结果/结论]通过对新浪微博数据集的对比实验及结果分析验证了本方法的有效性。本方法能够有效解决传统模型在文本建模中所面临的高维度和稀疏性问题,显著改善热点话题的发现质量。 展开更多

关键词 词对主题模型 短文本 微博舆情 相似性度量

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基于BTM图卷积网络的短文本分类方法 被引量：6

2

作者 郑诚 董春阳 黄夏炎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期155-160,共6页

由于短文本长度较短,在分类时会面临数据稀疏和语义模糊等问题。提出新型图卷积网络BTM_GCN,该网络利用双项主题模型(Biterm Topic Model,BTM)在短文本数据集上训练出固定数量的文档级潜在主题,并作为一种节点嵌入到文本异构图中,再与... 由于短文本长度较短,在分类时会面临数据稀疏和语义模糊等问题。提出新型图卷积网络BTM_GCN,该网络利用双项主题模型(Biterm Topic Model,BTM)在短文本数据集上训练出固定数量的文档级潜在主题,并作为一种节点嵌入到文本异构图中,再与异构图中的文档节点进行连接,最后利用图卷积网络来捕获文档、词与主题节点之间的高阶邻域信息,从而丰富文档节点的语义信息,缓解短文本语义模糊的问题。在三个英文短文本数据集上的实验结果表明,该方法相比基准模型具有较优的分类效果。 展开更多

关键词 短文本分类 图卷积网络 btm主题模型

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基于BTM和加权K-Means的微博话题发现 被引量：2

3

作者 陈凤 蒙祖强 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第3期71-78,共8页

为适应微博数据的短文本、低词频、缺乏语义表达等特殊性,提高话题发现的准确性,利于用户从大量微博数据中获取有用信息,本文提出一种基于BTM和加权K-Means方法实现微博话题发现。首先,针对微博数据稀疏性的问题,采用BTM模型对微博中的... 为适应微博数据的短文本、低词频、缺乏语义表达等特殊性,提高话题发现的准确性,利于用户从大量微博数据中获取有用信息,本文提出一种基于BTM和加权K-Means方法实现微博话题发现。首先,针对微博数据稀疏性的问题,采用BTM模型对微博中的短文本进行建模,获得话题词;然后针对传统K-Means算法本身的缺陷,提出加权K-Means算法实现微博话题发现;最后实验验证本文的方法,实验结果表明,BTM和加权K-Means方法解决了微博数据高维度和稀疏性的问题,提高了热点话题发现的准确性和有效性。 展开更多

关键词 btm模型 加权K-Means 微博数据 话题发现

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基于BTM模型的教育舆情热点主题演化研究——以研究生招生考试为例 被引量：13

4

作者 王曦 陈铎 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2022年第7期55-60,77,共7页

【目的/意义】为把握招生考试过程中网络舆论的基本特点和发展规律,及时发现潜在舆情隐患,本研究对考研复试期间国内主流网络社交平台的相关话题讨论文本进行了主题演化研究。【方法/过程】使用Python采集数据,BTM模型对数据中的词对建... 【目的/意义】为把握招生考试过程中网络舆论的基本特点和发展规律,及时发现潜在舆情隐患,本研究对考研复试期间国内主流网络社交平台的相关话题讨论文本进行了主题演化研究。【方法/过程】使用Python采集数据,BTM模型对数据中的词对建模来进行主题挖掘和聚类,对各主题强度和内容随时间的演化进行分析。【结果/结论】主题强度和内容演化结果显示,公众的关注点与招生录取进程密切相关,并呈现一定的周期和规律性,能够做为网络舆情预测的依据。【创新/局限】BTM模型克服了短文本语料中的数据稀疏问题,能够有效进行主题挖掘,但同时也存在语义理解不足,需要人工辅助解读的问题,需要在后续研究中进一步改进。 展开更多

关键词 教育舆情 考研 btm模型 文本挖掘 主题演化

原文传递

BTM-BERT模型在民航机务维修安全隐患自动分类中的应用 被引量：1

5

作者 陈芳 张亚博 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4366-4373,共8页

为界定民航机务维修安全隐患类别,实现安全隐患数据的自动分类,首先,利用构建的机务维修停用词库对安全隐患记录语料进行预处理。其次,运用词对主题模型(Biterm Topic Model,BTM)提取主题和关键词,确定了“员工未按规定对工作现场进行... 为界定民航机务维修安全隐患类别,实现安全隐患数据的自动分类,首先,利用构建的机务维修停用词库对安全隐患记录语料进行预处理。其次,运用词对主题模型(Biterm Topic Model,BTM)提取主题和关键词,确定了“员工未按规定对工作现场进行监管”等12类安全隐患。最后,根据BTM主题模型标注的数据集对算法进行微调,构建了基于变换器的双向编码(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)算法的机务维修安全隐患记录自动分类模型,并与传统的分类算法进行对比。结果表明:所构建的模型可以实现民航机务维修安全隐患自动分类,其效果远高于传统机器学习支持向量机算法的效果,构建的分类模型的精确率、召回率和F 1较文本卷积神经网络算法分别提升了0.12、0.14和0.14,总体准确率达到了93%。 展开更多

关键词 安全工程 机务维修 词对主题模型(btm) 基于变换器的双向编码(BERT) 安全隐患 文本分类

原文传递

融合BTM和图论的微博检索模型 被引量：2

6

作者 蔡晨 罗可 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1512-1518,共7页

微博数据量庞大且微博文本的字符数少、特征稀疏,为提高检索精度,提出一种融合BTM和图论的微博检索模型,通过词汇语义相关度计算微博文本中带有标签的特征相关度,构建bi-term主题模型,用JSD距离计算映射到该模型中短文本的词对相关度,抽... 微博数据量庞大且微博文本的字符数少、特征稀疏,为提高检索精度,提出一种融合BTM和图论的微博检索模型,通过词汇语义相关度计算微博文本中带有标签的特征相关度,构建bi-term主题模型,用JSD距离计算映射到该模型中短文本的词对相关度,抽取CN-DBpedia中实体及图结构,再使用SimRank算法计算图结构中实体间的相关度。综上3种相关度为该模型最终相关度。最后使用新浪微博数据集进行检索实验,实验结果表明:对比于融合隐含狄利克雷分布算法与图论的检索模型和基于开放数据关联和图论方法系统模型,新模型在MAP、准确率和召回率上性能有明显提高,说明该模型具有较优的检索性能。 展开更多

关键词 微博 短文本 相似度计算 btm 图论 主题模型

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基于卡方特征和BTM融合的短文本分类方法 被引量：1

7

作者 李振兴 王松 《兰州交通大学学报》 CAS 2016年第1期36-41,共6页

针对短文本特征稀疏、上下文依赖而导致的传统文本分类法应用效果不佳的问题,提出一种基于卡方特征和BTM的短文本分类法.首先提取短文本的卡方特征,再利用BTM对短文本建模,获得对应的文档-话题概率特征,最后融合两种特征并基于SVM分类... 针对短文本特征稀疏、上下文依赖而导致的传统文本分类法应用效果不佳的问题,提出一种基于卡方特征和BTM的短文本分类法.首先提取短文本的卡方特征,再利用BTM对短文本建模,获得对应的文档-话题概率特征,最后融合两种特征并基于SVM分类算法实现短文本分类.实验结果表明,相比于常规分类方法,该方法具有较高的Macro-F1值,对短文本的分类具有良好的效果. 展开更多

关键词 短文本分类 卡方特征 话题模型 btm

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基于BTM主题挖掘和Kano模型的运动文胸用户需求研究 被引量：9

8

作者 方蕾蕾 吴巧英 +1 位作者 项钰慧 章杨欣 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期106-114,共9页

为了深入挖掘运动文胸的用户需求,文章采用BTM模型对10个运动文胸品牌的16 248条在线评论进行主题挖掘,构成运动文胸用户需求要素,并通过Kano模型分析用户满意度和需求度,确定各项要素的属性归类和优先级排序。研究结果得到,运动文胸用... 为了深入挖掘运动文胸的用户需求,文章采用BTM模型对10个运动文胸品牌的16 248条在线评论进行主题挖掘,构成运动文胸用户需求要素,并通过Kano模型分析用户满意度和需求度,确定各项要素的属性归类和优先级排序。研究结果得到,运动文胸用户需求维度包括功能质量、款式设计、面料材质、颜色外观、服务品质、品牌营销6个方面;在23项需求要素中,舒适度和防震功能是用户满意度建立的首要因素,下围、罩杯、面料手感、胸垫材质是产品优化中的关键因素,客服态度、退换货服务、声誉口碑、商品信息是服务和营销中的重要因素;进而提出优化建议供相关企业参考。 展开更多

关键词 运动文胸 用户需求 btm模型 主题挖掘 KANO模型 在线评论 用户满意度

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基于BTM的物联网服务发现方法 被引量：2

9

作者 王舒漫 李爱萍 +2 位作者 段利国 付佳 陈永乐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期459-464,共6页

针对物联网(IoT)服务描述文本篇幅较短、特征稀疏,直接采用传统的主题模型对IoT服务建模得到的聚类效果不佳,从而导致无法发现最佳服务的问题,提出了一种基于BTM的IoT服务发现方法。该方法首先利用BTM挖掘现有IoT服务的隐含主题,并通过... 针对物联网(IoT)服务描述文本篇幅较短、特征稀疏,直接采用传统的主题模型对IoT服务建模得到的聚类效果不佳,从而导致无法发现最佳服务的问题,提出了一种基于BTM的IoT服务发现方法。该方法首先利用BTM挖掘现有IoT服务的隐含主题,并通过全局主题分布和主题-词分布计算推理得到服务文档-主题概率分布;其次利用K-means算法对服务进行聚类,并返回服务请求的最佳匹配结果。实验结果分析表明,该方法能够有效提高IoT服务的聚类效果,从而得到匹配的最佳服务。与现有的HDP(Hierarchical Dirichlet Process)、基于K-means的隐狄利克雷分配(LDA-K)等方法相比,该方法进行最佳服务发现的准确度(Precision)和归一化折损累积增益(NDCG)均有一定幅度的提高。 展开更多

关键词 物联网服务 btm 短文本 主题建模 服务发现

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基于BTM模型和改进聚类算法的热点话题检测 被引量：4

10

作者 徐菲菲 陈赛红 田宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第5期283-290,共8页

随着网络中出现大量的新闻内容,如何在短期内为用户及时发现新闻热点话题越来越受到学者们的关注。提出一种基于BTM模型和改进K-Means聚类算法的中文新闻话题检测模型。对网易新闻语料库引入BTM模型,发现与主题相关的话题词,从而推断热... 随着网络中出现大量的新闻内容,如何在短期内为用户及时发现新闻热点话题越来越受到学者们的关注。提出一种基于BTM模型和改进K-Means聚类算法的中文新闻话题检测模型。对网易新闻语料库引入BTM模型,发现与主题相关的话题词,从而推断热点话题;针对K-Means算法初始值敏感等问题,将基于共轭梯度的人工鱼群算法引入传统的K-Means算法;利用改进K-Means聚类算法对得到的话题词进行聚类。实验结果表明,所提方法与传统方法相比可有效、准确提高话题的准确性。 展开更多

关键词 btm模型 话题检测 K-MEANS聚类 共轭梯度 人工鱼群

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基于PMI与BTM的船舶事故原因文本挖掘 被引量：8

11

作者 于卫红 付飘云 +1 位作者 任月 王庆武 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2021年第1期35-44,共10页

为了实现从海量的船舶事故调查报告中自动提取出水上交通安全知识,提出了从词语和主题2个层面对船舶事故调查报告进行语义挖掘的方法,并以100份船舶自沉事故调查报告为语料进行具体挖掘。在词语层面,使用PMI算法从事故原因文本中挖掘频... 为了实现从海量的船舶事故调查报告中自动提取出水上交通安全知识,提出了从词语和主题2个层面对船舶事故调查报告进行语义挖掘的方法,并以100份船舶自沉事故调查报告为语料进行具体挖掘。在词语层面,使用PMI算法从事故原因文本中挖掘频繁共现的词语模式,通过文本特征词的共现揭示事故致因要素间的关联。在主题层面,使用BTM算法对事故原因文本进行主题建模,通过主题对数似然、主题一致性评估建模结果的优劣。通过主题建模,对表征自沉事故原因的特征词进行聚类,并根据主题在文档集合中的分布初步量化出每种原因的发生概率。根据使用500组新数据集对主题模型预测能力的测试,所构建的主题模型能够100%识别出领域无关的词并自动忽略;对于语料库中85.6%的词语,所构建的主题模型能够明确地将其归属于代表某一原因的主题;另14.4%的词主题边界不明显,难以将其单独以较大的可能性明确归属到某一主题下。 展开更多

关键词 交通安全 船舶事故调查报告 文本挖掘 主题模型 词共现 PMI算法 btm算法

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基于双词语义增强的BTM主题模型研究

12

作者 王云云 张云华 《软件工程》 2020年第4期1-6,共6页

针对目前短文本在BTM主题模型建模过程中存在的共现双词之间语义联系较弱的问题,提出一种结合cw2vec词向量模型的改进BTM主题模型(cw2vec-BTM)。使用cw2vec模型来训练短文本语料得到词向量,并计算词向量相似度。然后通过设置采样阈值来... 针对目前短文本在BTM主题模型建模过程中存在的共现双词之间语义联系较弱的问题,提出一种结合cw2vec词向量模型的改进BTM主题模型(cw2vec-BTM)。使用cw2vec模型来训练短文本语料得到词向量,并计算词向量相似度。然后通过设置采样阈值来改进BTM主题模型共现双词的采样方式,增加语义相关词语的被采样概率。实验结果证明,本文提出的改进模型能有效地提高主题模型的主题凝聚度和KL散度。 展开更多

关键词 短文本 btm主题模型 词向量 吉布斯采样

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未来技术两阶段定量识别模型的构建与应用

13

作者 江瑶 吴宇凡 +1 位作者 陈旭 张凌恺 《情报杂志》 北大核心 2025年第8期127-135,117,共10页

[研究目的]在新一轮科技革命和产业变革背景下,识别未来技术是前瞻布局未来产业、掌握全球科技制高点的关键所在,能够为我国经济社会高质量发展提供战略性引领。[研究方法]按照“潜在未来技术专利筛选—未来技术主题聚类”的逻辑,构建... [研究目的]在新一轮科技革命和产业变革背景下,识别未来技术是前瞻布局未来产业、掌握全球科技制高点的关键所在,能够为我国经济社会高质量发展提供战略性引领。[研究方法]按照“潜在未来技术专利筛选—未来技术主题聚类”的逻辑,构建未来技术两阶段定量识别模型。首先运用指标评价法筛选符合未来技术核心特征的专利集合,再采用BTM主题挖掘法对专利文本进行聚类分析,从而识别出未来技术清单。[研究结果/结论]基于量子信息专利数据,识别出量子密钥分发、量子优化算法、量子模拟系统、量子时钟同步等13项未来技术主题,结果与行业发展现状相一致,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 未来技术 两阶段定量识别模型 指标评价 指标体系 主题挖掘 btm主题模型 量子信息

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基于主题-情感融合的帕罗西汀治疗孤独症评论数据研究

14

作者 吕艳华 崔云龙 +2 位作者 王康龙 钟小云 陈家珠 《医学信息学杂志》 2025年第1期28-32,38,共6页

目的/意义挖掘网络用户关于帕罗西汀治疗孤独症的相关评论,揭示患者的关注焦点和情感态度。方法/过程利用双词主题模型和情感分析方法,分析多个媒体平台关于帕罗西汀治疗孤独症的评论文本,挖掘文本的主题分布和情感倾向。结果/结论从5... 目的/意义挖掘网络用户关于帕罗西汀治疗孤独症的相关评论,揭示患者的关注焦点和情感态度。方法/过程利用双词主题模型和情感分析方法,分析多个媒体平台关于帕罗西汀治疗孤独症的评论文本,挖掘文本的主题分布和情感倾向。结果/结论从5个方面分析患者对药物的关注焦点和情感态度,为孤独症患者及相关医务工作者提供有价值的信息,为更好地满足患者需求、改善其生活质量提供参考依据。 展开更多

关键词 双词主题模型 孤独症 帕罗西汀 评论数据 情感分析

暂未订购

基于Biterm主题模型的无监督微博情感倾向性分析 被引量：13

15

作者 张佳明 王波 +1 位作者 唐浩浩 李天彩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期219-223,229,共6页

基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分... 基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布,并实现整条微博的情感倾向性分析。在NLP&CC2012语料上进行测试,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,平均F1值比传统主题模型方法提高15%。 展开更多

关键词 微博 短文本 情感倾向性分析 无监督 Biterm主题模型

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基于文本数据的灾害信息风险监测与预警集成方法研究 被引量：3

16

作者 王治莹 陈笑 刘翰界 《灾害学》 CSCD 北大核心 2024年第4期81-87,共7页

基于灾害信息的文本数据,该文提出一种风险监测与预警集成方法,以提高灾害信息风险监测效率及监测支持预警的针对性。首先,运用八爪鱼数据采集器采集和处理灾害信息的文本数据;其次,运用BTM主题模型构建灾害信息风险监测模型,得到主题... 基于灾害信息的文本数据,该文提出一种风险监测与预警集成方法,以提高灾害信息风险监测效率及监测支持预警的针对性。首先,运用八爪鱼数据采集器采集和处理灾害信息的文本数据;其次,运用BTM主题模型构建灾害信息风险监测模型,得到主题热度趋势并确定具有高风险且亟待预警的话题;然后,提出灾害信息风险预警指标体系和预警等级判定方法,计算所确定话题的风险综合指标预警加权值,并结合预警区间判定预警等级;最后,以2021年“7·20”郑州特大暴雨灾害信息的风险监测和预警为例进行实验分析,验证所提方法的可行性。研究表明,该方法可将灾害信息的文本数据贯穿于风险监测与预警两个过程,有助于为监测结果更有针对性地支持预警工作提供参考。 展开更多

关键词 灾害信息 风险监测 风险预警 集成方法 文本数据 btm主题模型

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一种针对短文本的主题情感混合模型 被引量：4

17

作者 谢珺 郝洁 +2 位作者 苏婧琼 邹雪君 李思宇 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期162-168,共7页

主题情感混合模型可以同时提取语料的主题信息和情感倾向。针对短文本特征稀疏的问题,主题情感联合分析方法较少的问题,该文提出了BJSTM模型(Biterm Joint Sentiment Topic Model),在BTM模型(Biterm Topic Model)的基础上,增加情感层的... 主题情感混合模型可以同时提取语料的主题信息和情感倾向。针对短文本特征稀疏的问题,主题情感联合分析方法较少的问题,该文提出了BJSTM模型(Biterm Joint Sentiment Topic Model),在BTM模型(Biterm Topic Model)的基础上,增加情感层的设置,从而形成"情感-主题-词汇"的三层贝叶斯模型。对每个双词的情感和主题进行采样,从而对整个语料的词共现关系建模,一定程度上克服了短文本的稀疏性。实验表明,BJSTM模型在无监督情感分类和主题提取方面都有不错的表现。 展开更多

关键词 主题情感混合模型 情感分类 btm

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基于异构图卷积网络的小样本短文本分类方法 被引量：12

18

作者 袁自勇 高曙 +1 位作者 曹姣 陈良臣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期87-94,共8页

针对小样本短文本分类过程中出现的语义稀疏与过拟合问题,在异构图卷积网络中利用双重注意力机制学习不同相邻节点的重要性和不同节点类型对当前节点的重要性,构建小样本短文本分类模型HGCN-RN。利用BTM主题模型在短文本数据集中提取主... 针对小样本短文本分类过程中出现的语义稀疏与过拟合问题,在异构图卷积网络中利用双重注意力机制学习不同相邻节点的重要性和不同节点类型对当前节点的重要性,构建小样本短文本分类模型HGCN-RN。利用BTM主题模型在短文本数据集中提取主题信息,构造一个集成实体和主题信息的短文本异构信息网络,用于解决短文本语义稀疏问题。在此基础上,构造基于随机去邻法和双重注意力机制的异构图卷积网络,提取短文本异构信息网络中的语义信息,同时利用随机去邻法进行数据增强,用于缓解过拟合问题。在3个短文本数据集上的实验结果表明,与LSTM、Text GCN、HGAT等基准模型相比,该模型在每个类别只有10个标记样本的情况下仍能达到最优性能。 展开更多

关键词 小样本短文本分类 异构图卷积网络 短文本异构信息网络 btm主题模型 过拟合

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基于双词语义扩展的Biterm主题模型 被引量：4

19

作者 李思宇 谢珺 +2 位作者 邹雪君 续欣莹 冀小平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期210-216,共7页

针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主... 针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升。 展开更多

关键词 Biterm主题模型 双词 词向量 双词语义 吉布斯采样

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一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法 被引量：3

20

作者 于游 付钰 吴晓平 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期170-174,240,共6页

针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语... 针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性。实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法。 展开更多

关键词 文本分类 事件主题模型 btm CNN

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