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基于词对主题模型的社区高血压患者戒烟动机与复吸诱因的主题研究 被引量：1
1
作者 陈俏名 刘玉燕 +5 位作者 吉宁 丁贤彬 贾艾楠 陈婷 刘敏 白雅敏 《卫生研究》 北大核心 2025年第1期99-105,135,共8页
目的 了解戒烟者的戒烟动机和明确引发复吸的因素。方法 2021年重庆市北碚区社区卫生服务中心所收集的156份有效高血压戒烟者访谈资料,描述戒烟者的人口学特征。使用Python 3.7程序进行词对主题模型建模,对戒烟动机及复吸诱因进行描述... 目的 了解戒烟者的戒烟动机和明确引发复吸的因素。方法 2021年重庆市北碚区社区卫生服务中心所收集的156份有效高血压戒烟者访谈资料,描述戒烟者的人口学特征。使用Python 3.7程序进行词对主题模型建模,对戒烟动机及复吸诱因进行描述和主题分析,并对复吸诱因进行时间趋势分析。结果 (1)社会人口学特征:男性147名(94.2%),女性9名(5.8%);50岁以下15例(9.6%),50~59岁44例(28.2%),60~69岁83例(53.2%),70岁及以上14例(9.0%);吸烟10年以下21例(13.5%),10~19年30例(19.2%),20~29年29例(18.6%),30~39年50例(32.1%),40年及以上26例(16.7%);吸烟频繁,每天吸烟人数120例(76.9%)。(2)主题分析:吸烟原因主要为跟别人学、好奇、朋友带动等。戒烟动机:出现健康问题、疾病、家人劝说、经济压力、医生劝说等。复吸诱因:烟瘾、与吸烟者一起、他人递烟、聚会聚餐等。(3)主题热度时间趋势:主题“烟瘾”、“与吸烟者在一起”呈上升趋势;“聚会”呈现下降趋势、“递烟”经历波动后呈现下降趋势。结论 疾病健康问题是戒烟者最主要的戒烟动机,与其他吸烟者在一起是除烟瘾外的主要复吸诱因。其他复吸诱因包括他人递烟、聚会聚餐、早上第一支烟、压力、无聊等。 展开更多
关键词 高血压 戒烟动机 复吸诱因 词对主题模型
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振荡的琴弦:周期特性对网络主题触发能力的影响及预测 被引量：3
2
作者 徐翔 宋雨萱 《新闻界》 北大核心 2025年第3期50-68,共19页
网络主题的周期性振荡特点及其所反映的时间模式,是否以及如何作用于主题之间的触发,是尚未明确的理论问题。主题的周期性振荡特点不只是反映在“肉眼可见”的峰-谷间的起伏波形,也反映在“肉眼不可见”地对起伏波形拆解后的若干种振荡... 网络主题的周期性振荡特点及其所反映的时间模式,是否以及如何作用于主题之间的触发,是尚未明确的理论问题。主题的周期性振荡特点不只是反映在“肉眼可见”的峰-谷间的起伏波形,也反映在“肉眼不可见”地对起伏波形拆解后的若干种振荡频率、振荡波长及其振荡强度的组合,它们反映主题振荡、循环的运动形式和时间模式。各个主题犹如一根根具有自身各种振荡波长及其对应的振荡强度、形成特殊振荡模式的“琴弦”,在舆论的触发、共振和联动中起着独特作用。本研究借助功率谱分析与红噪声检验的频域分析方法,提取主题的显著振荡频率及其对应的周期长度、在特定周期长度上的振荡强度,通过检验四个假设与构造XGBoost回归预测模型,检验主题周期性振荡特点对主题触发能力的影响。结果发现,网络主题周期性振荡频率的集中度、总振荡程度、平均振荡程度越高,主题触发能力越强;主题周期性振荡程度在各显著频率分布越不均衡,主题触发能力越强。这四个周期特征能有效预测主题触发能力。此外,主题内容相似度对预测主题触发能力并无足够贡献。较之信息“狂轰滥炸”的简单大规模复制,主题信息以何种节律、模式来振荡具有重要性和技巧性,关系到信息有效地传播、激发和调控,可能而且需要把议程设置理论中强调的“议题内容设置”扩展到“议题时间形式设置”。网络主题的周期性振荡特点为研究主题间联动触发、协同演化提供了新视角,有助于掌握网络中的节律、进行有效的舆论调节。 展开更多
关键词 周期特征 主题触发 功率谱 红噪声 XGBoost回归 格兰杰因果分析
原文传递
网络平台主题的周期长度对主题触发能力的影响及预测
3
作者 徐翔 杨心茹 《重庆邮电大学学报(社会科学版)》 2025年第3期159-169,共11页
网络平台中信息主题在时间序列上的演化具有周期规律性。基于今日头条平台,采用功率谱分析、决策树等方法,考察网络平台主题的周期长度如何影响主题触发能力,结果表明:主题周期长度能够影响主题触发其他主题的能力,且具备显著的预测效力... 网络平台中信息主题在时间序列上的演化具有周期规律性。基于今日头条平台,采用功率谱分析、决策树等方法,考察网络平台主题的周期长度如何影响主题触发能力,结果表明:主题周期长度能够影响主题触发其他主题的能力,且具备显著的预测效力;多数主题具备1周、1/2周、1/3周等不同周期长度,且共同构成了今日头条平台三大主频;对主题触发能力具有显著影响的15种周期长度中,1周、1/2周、2/5周、1/3周这4种长度具备正向促进作用;对主题触发能力存在抑制作用的周期长度,大多不属于高频次出现的平台频率;能够显著影响主题触发能力的周期长度,无论是起正向促进作用还是抑制作用的,均为短周期长度;从预测角度看,1/2周及接近1/2周的周期长度在影响/预测主题触发能力时,具有明显的重要性。概言之,上述周期长度的特征,可对主题触发能力起到一定的预测作用,且逻辑回归的准确率、精确率、召回率、F1均在0.8左右。 展开更多
关键词 网络平台 网络主题 周期长度 主题触发能力 功率谱
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基于图的新闻事件主题句抽取方法 被引量：9
4
作者 王雍凯 毛存礼 +3 位作者 余正涛 郭剑毅 洪旭东 罗林 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期438-443,共6页
新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事... 新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事件句子抽取模板,然后,计算候选事件句之间的关联关系构建事件关系无向图,最后基于TextRank算法思想将图中任意顶点的权值表征为与其有关联的顶点权值的加权和,并按权值进行排序实现事件主题句抽取。实验结果表明,提出的方法优于基于TFIDF和基于标题的事件主题句抽取方法,F值分别提升了6.26%和2%。 展开更多
关键词 新闻事件 事件主题句 触发词 命名实体 事件关系 无向图 排序 抽取
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一种非监督的事件触发词检测和分类方法 被引量：7
5
作者 陈自岩 黄宇 +2 位作者 王洋 傅兴玉 付琨 《国外电子测量技术》 2016年第7期91-95,共5页
事件触发词检测和分类是事件抽取中至关重要的第一步。传统的抽取和分类方法往往倾向于监督学习方法,如条件随机场、SVM等,但由于这类方法需要繁重的人工标注且受限于预先定义好的类别,因此很难在开放领域中得到应用。提出了一种非监督... 事件触发词检测和分类是事件抽取中至关重要的第一步。传统的抽取和分类方法往往倾向于监督学习方法,如条件随机场、SVM等,但由于这类方法需要繁重的人工标注且受限于预先定义好的类别,因此很难在开放领域中得到应用。提出了一种非监督的事件触发词检测和分类方法,利用主题模型获取候选触发词在主题上的分布,然后利用二值状态自动机模型捕获高概率的主题,从而筛选出真正的事件触发词和相应的分类。在大规模的未标注新浪新闻数据集上的实验结果充分验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 事件触发词检测和分类 主题模型 二值状态自动机模型
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社交媒体主题的周期特性对主题间触发的影响机理及预测——基于小波分析的数据挖掘
6
作者 徐翔 徐舟爽 《数学的实践与认识》 北大核心 2025年第4期44-62,共19页
社交媒体舆论场中如何通过一个主题的起伏涨落来影响乃至调节另一个主题的起伏涨落,是有意义的问题.主题占比涨落的周期“波长”等特征,如何影响该主题对其他主题涨落的触发乃至“共振”,尚缺乏讨论.研究采取小波分析、格兰杰因果检验... 社交媒体舆论场中如何通过一个主题的起伏涨落来影响乃至调节另一个主题的起伏涨落,是有意义的问题.主题占比涨落的周期“波长”等特征,如何影响该主题对其他主题涨落的触发乃至“共振”,尚缺乏讨论.研究采取小波分析、格兰杰因果检验等方法,以新浪微博三年共32779920条帖子为样本,分析微博中400个主题,其周期长度、周期密度等特性如何作用于两主题间的协同演化.研究发现,1)是否具有某些特定“波长”,影响主题带动、触发其他主题的能力;2)主题振荡模式的多样性或者“波长”种类丰富性正向影响它和其他主题之间的触发可能性,主动主题和被动主题的周期数量之和越多则触发的可能也越大;3)主题在“极短端”和“极长端”的振荡周期对主题间触发具有影响作用,主题的最短周期越短以及最长周期越长都有助于增强其主题间触发可能性;4)两主题若共同具有如7天、49天等特定的共享周期长度,则主题间更容易形成触发;5)主题间的同频程度影响着其触发,也即两主题具有的共同周期越多,彼此间越容易形成触发.结合上述影响因素的决策树模型,对于任意两主题间触发关系的预测精确率、召回率、F1值分别为0.84、0.85、0.85.本研究可为社交网络的主题协同演化提供更丰富的理解角度,为舆情中不同波长与频率的“琴弦”之间的“协同奏鸣”与精准调控提供参考. 展开更多
关键词 社交媒体 主题周期 主题间触发 小波分析 格兰杰因果检验
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典籍事件触发动词识别研究:基于《左传》的文本实验 被引量：7
7
作者 何琳 马晓雯 +3 位作者 喻雪寒 艾毓茜 李章超 高丹 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2022年第5期133-141,共9页
[目的/意义]事件自动识别抽取是当前典籍主题挖掘研究中一个新的重要课题,其中事件触发词的识别是一项基础的工作,本研究旨在探索古代典籍中事件触发词自动识别和分类的通用方法。[方法/过程]首先运用LDA模型对动词进行主题聚类,归纳典... [目的/意义]事件自动识别抽取是当前典籍主题挖掘研究中一个新的重要课题,其中事件触发词的识别是一项基础的工作,本研究旨在探索古代典籍中事件触发词自动识别和分类的通用方法。[方法/过程]首先运用LDA模型对动词进行主题聚类,归纳典籍事件触发动词的分类体系;并依据聚类结果与分类体系,初步构建触发动词的种子词集。在此基础上,通过语义相似度计算,对种子词集进行扩展,构建典籍事件触发词语义数据集。在实验阶段,以先秦时期的重要典籍《左传》为例,对分类体系构建和种子词集扩展的方法进行验证。[结果/结论]结果表明,本文所提出的典籍事件触发词识别方法可行有效,据此构建的事件触发词集具有较高可信度,未来可进一步扩大实验的样本数量及范围。 展开更多
关键词 触发词识别 主题聚类 词集扩展 类别体系构建 典籍文本
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