基于LDA模型的移动投诉文本热点话题识别
摘要：【目的】运用中文信息处理和话题识别与追踪的方法，从大量移动投诉文本中找出有价值的信息。【方法】从分析投诉文本的特点人手，使用k—means先对文本聚类。利用LDA对每个类进行建模，提取话题，并从词频、词跨度和词长三方面计算每个话题中词的权值，把权重最大的词作为该话题的标签，并计算每个话题的文档分布概率均值。对具有相同标签的话题，先按照均值最大的原则去掉重复标签话题，再对所有话题计算文档支持率，并将文档支持率作为话题的热度，通过热度区分热点话题和一般话题。【结果】对投诉文本进行时间上的建模，通过对比一般话题和热点话题，得出热点话题的支持文档率至少是一般话题的3倍，支持文档率变化趋势也比一般话题高，说明本文算法是有效的。【局限】没有考虑到话题之间的语义关系。【结论】利用LDA模型对移动投诉话题检测初探的方法是比较合理和有效的，对今后此领域的研究具有一定的借鉴意义。
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