【摘 要】
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主题检测是互联网舆情分析任务中不可或缺的工作,在话题发现、热点话题等方面会遇到大量的不同种类的文本,它们有着不同的特性,却包含着相同的主题。有效地利用不同源的特性
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院,新疆电力有限公司信息通信公司信息调控中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于社交网络用户行为分析的新疆突发事件预警”(No.U1603115);国家自然科学基金重点项目“多语言大数据环境下的复杂网络行为分析、预测和干预”(No.U1435215);新疆维吾尔自治区高校科研计划项目创新团队(No.XJEDU2017T002);自治区自然科学基金“高速公路VANET预警信息广播传输机制研究”(No.2017D01C042)
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主题检测是互联网舆情分析任务中不可或缺的工作,在话题发现、热点话题等方面会遇到大量的不同种类的文本,它们有着不同的特性,却包含着相同的主题。有效地利用不同源的特性具有重要的科研和实践意义。大多数主题模型都是检测单一来源的文档,但媒体消息都是从多种平台进行传播,而且消息长度不一,不同平台都有其各自的属性,从而导致难以进行统一的舆情监控。为此,提出了一个基于共现关系的多源主题融合模型(Multi-source Topic Fusion Model,MTFM),该模型将共现(同一内容在不同地方出现)纳入到多源主
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