基于多策略的群聊话题检测技术

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【目的】更好地解决群聊话题纠缠的问题,减少稀疏文本特征对聚类的影响,实现对多类型消息混合的连续群聊信息的话题检测。【方法】提出一种基于多策略的群聊话题检测技术,通过构建话题序列解决话题交叉,利用消息的用户、时间、类型等属性提升聚类效果。【结果】本方法处理三份群聊记录样本的纯文本数据时的F值较对比算法分别提升2.9%、6.1%和3.0%,速度分别提高约27.6%、32.1%和47.1%。本方法还能处理传统算法无法应对的混合类型数据,且比处理对应的纯文本数据时的性能分别提升约29.4%、27.1%和22.5%
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