网络舆情与上证指数涨跌幅的关联性分析——基于LDA主题模型的文本挖掘

基于主题模型的文本关键词提取方法

基于主题模型的文本关键词提取方法随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们在海量文本中寻找所需信息变得越来越困难。

而文本关键词提取作为一种重要的文本挖掘任务，可以帮助我们在海量文本中快速准确地找到关键信息。

然而，由于文本的复杂性和多样性，传统的关键词提取方法在提取准确性和普适性方面存在一定的局限性。

近年来，基于主题模型的文本关键词提取方法成为热门研究领域。

主题模型是一种用来挖掘文本隐藏语义结构的统计模型，通过对文本进行主题建模，能够准确地抽取出文本的主题信息。

基于主题模型的文本关键词提取方法具有以下优势：1. 考虑语义相关性：传统的关键词提取方法通常基于词频统计或词性分析，忽视了词语之间的语义相关性。

而主题模型能够通过学习文本中的主题信息，将相关主题的词语归为一类，从而更好地反映词语之间的语义相关性。

2. 提取全局信息：传统的关键词提取方法通常只考虑局部上下文信息，往往无法捕捉到文本内容的整体特征。

而主题模型能够对全局文本进行建模，提取出更全面、准确的关键词。

3. 考虑多样性：传统的关键词提取方法往往只提取与文本内容相关的关键词，忽略了文本中可能存在的多种主题。

而主题模型能够发现文本中的多个主题，从而提取出多样性的关键词，更好地反映文本的内容。

基于主题模型的文本关键词提取方法通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符，进行分词等。

2. 主题模型构建：使用主题模型算法，如隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)等，对预处理后的文本数据进行建模。

主题模型可以将文本转化为主题分布和词语分布的组合，反映文本内容的语义结构。

3. 关键词提取：根据主题模型的输出结果，通过计算关键词的权重或者基于主题分布的方法，提取文本的关键词。

一般可以使用词语权重或者排名来确定关键词。

4. 关键词过滤：根据关键词的特征和需求，对提取得到的关键词进行过滤和筛选。

基于LDA主题模型的短文本结构化分类研究

表２同义词和多义词
类别教育经济军事
科技商务社会体育娱乐
同义词个数２５０１４３１８１
２３５１７７２４１１１８２３８
，
多义词个数
８３
１２５２５
ｌ３１３２１０８
１２４９３
四、结语
表１数据集
类别教育经济军事科技
文本数５１７７０２ｌ８７３５０６
类别教育经济军事科技
文本数５０２４８３５０７５０４
研究结果显示，困惑度会随着主题数的不断增加而逐渐下降，趋势在ＬＤＡ模型的主题数设置在５Ｏ时下降趋势不明显。ＬＤＡ模型一定程度上会决定主题数量，随着参数增多计算代价也会逐渐增大。
二、基于ＬＤＡ的短文本分类
２．１问题描述。解决稀疏性问题和因稀疏行影响相似性
度量等问题可通过借助ＬＤＡ中隐含主题对不同词语进行关
联。如以下短文本脑真轻 ”一电脑苹果轻
短文本ｂ： “电脑边有个大苹果 ”一电脑苹果大
三方主题思想因为ＬＤＡ短文本分类得到延续，文本中上下文
依赖性强问题也通过文本一主题概率分布得到解决。
２．２分类框架。框架由三部分组成，即Ａ、Ｂ、Ｃ。Ａ部
分运用ＬＤＡ模型在训练文本中得到隐含主题及词一主题概
率分布。Ｂ部分即在已经生成的隐含主题运行ＬＤＡ模型后，

基于LDA主题模型的情感分析研究

基于LDA主题模型的情感分析研究I. 前言情感分析是近年来自然语言处理领域备受关注的热门话题。

它是一种通过对文本进行分析和计算，来判断该文本所表达的情感是积极还是消极的技术。

情感分析的应用非常广泛，在社交媒体、电商平台、金融、医疗等领域都有很大的应用前景。

LDA主题模型是一种用于文本建模的无监督机器学习算法。

它可以从文本中识别出隐藏的主题，并根据主题生成概率性的推理结果。

在情感分析中，LDA主题模型可以帮助我们从文本中识别出情感相关的主题，从而分析文本的情感倾向。

本文将深入探讨基于LDA主题模型的情感分析研究，从算法原理、模型构建、实验设计及结果分析等方面进行论述。

II. 算法原理LDA主题模型是一种基于贝叶斯推断的无监督机器学习算法，它将文本看作是由多个主题和单词组成的混合物，通过训练模型来发现这些主题以及主题与单词之间的关联。

LDA主题模型的基本假设是：每篇文档都是由若干个主题以一定的概率组合而成，每个主题都以一定的概率生成其中的单词。

LDA主题模型有以下几个基本步骤：1. 随机选择一些主题及其对应的单词概率分布；2. 对于每篇文档中的每个单词，随机选择一个主题，生成对应的单词；3. 一篇文档中的单词生成完毕后，更新主题的单词概率分布，使得每个主题更贴合当前的文档；4. 重复进行第2和第3步，直到模型收敛。

LDA主题模型的核心思想是通过训练模型来发现文本中的主题并计算主题与单词之间的关联，从而推断文本的主题走向。

在情感分析中，我们可以将情感相关的单词看作是一种主题，通过LDA主题模型来识别这些主题并计算它们与整体文本的关联强度，从而推断文本的情感倾向。

III. 模型构建在情感分析中，我们需要构建一个LDA主题模型，并选取合适的特征词来识别情感相关的主题。

具体构建步骤如下：1. 数据预处理：将文本数据进行清洗、分词、去重等预处理步骤，得到处理好的数据集；2. 特征选择：从处理好的数据中选取出情感相关的特征词，作为LDA主题模型的主题；3. 搭建LDA主题模型：使用已有的LDA主题模型算法构建情感主题模型，并训练模型；4. 情感分析：通过已有的情感主题模型，对新的文本进行情感分析。

网络微短剧用户需求挖掘研究——基于LDA主题与Kano模型

网络微短剧用户需求挖掘研究——基于LDA主题与Kano模
型
李佳欣;田书格
【期刊名称】《应用数学进展》
【年(卷),期】2022(11)8
【摘要】[目的/意义]:通过分析热门网络微短剧在线评论内容,挖掘用户对该产品的深层次多元需求,有利于改进产品质量与探寻产品未来发展方向,促进处于成长期的
产品健康可持续发展。

[方法/过程]:通过Python爬取快手小剧场、腾讯“十分剧场”、B站小剧场热门视频评论,结合LDA主题聚类和Kano两种用户需求研究模型,获取用户需求,并对其进行质量类别归类和计算满意度,最终对结果进行讨论分析。

[结果/结论]:文章中16项需求,11项是无差异需求,4项魅力需求,一项反向需求,对
于魅力需求需要优先重点关注,部分无差异需求值得追踪挖掘,及时摒弃反向需求。

【总页数】13页(P5923-5935)
【作者】李佳欣;田书格
【作者单位】上海工程技术大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.网络舆情与上证指数涨跌幅的关联性分析r——基于LDA主题模型的文本挖掘
2.基于MB-LDA模型的微博主题挖掘
3.网络舆情作为社会传感器对股票指数的影响
——基于LDA主题模型的挖掘分析4.基于LDA模型气象微博主题内容的粉丝偏好挖掘5.基于MBUT-LDA主题模型的微博文本挖掘研究
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基于LDA模型的文本分割

基于LDA模型的文本分割Text Segmentation Based on Model LDASHI Jing and DAI Guozhong(Computer Human Interaction and Intelligent Information Processing Laboratory, Institute of Software , The Chinese Academy ofSciences ,Beijing 100080,China)Abstract Text segmentation is very important for many fields including information retrieval, summarization, language modeling, anaphora resolution and so on .Text segmentation based on LDA models corpora and texts with LDA. Parameters are estimated with Gibbs sampling of MCMC and the word probability is represented. Different latent topics are associated with observable words. In the experiments, Chinese whole sentences are taken as elementary blocks. Variety of similarity metrics and several approaches of discovering boundaries are tried. The best results show the right combination of them can make the error rate far lower than other algorithms of text segmentation.Key words text segmentation; Model Latent DirichletAllocation(LDA); similarity metric; boundaries discovering摘要文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用。

基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究

基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，舆情分析成为了各行各业关注的焦点。

通过对大数据的深度挖掘和分析，可以帮助政府、企业和个人了解社会热点、公众舆论和市场趋势，从而实现科学决策和战略规划。

本文将探讨基于大数据的舆情分析与舆情预测模型的研究现状与发展趋势。

一、舆情分析模型的研究现状1. 文本挖掘技术在舆情分析模型中的应用文本挖掘技术是舆情分析的基础。

通过机器学习、自然语言处理、信息检索和数据挖掘等技术手段，可以从文本数据中自动提取、转换和理解信息。

舆情分析模型可以根据文本情感分析、主题建模和事件追踪等方法来进行舆情分析。

例如，通过情感分析可以判断社会舆论的倾向性，通过主题建模可以发现舆论热点，通过事件追踪可以了解舆论发展的演变过程。

2. 社交媒体数据在舆情分析模型中的应用随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容被发布在社交媒体平台上，这些内容包含了公众的观点、意见和情感等信息。

舆情分析模型可以通过对社交媒体数据的分析，抓取公众的观点和态度，进而了解社会热点和舆论趋势。

如利用社交媒体数据可以预测选举结果、产品销售趋势以及公众对政策的反应等。

3. 网络爬虫技术在舆情分析模型中的应用网络爬虫技术可以自动化地获取互联网上的文本数据。

舆情分析模型可以通过网络爬虫技术实时地获取和更新数据，从而建立准确的数据集。

网络爬虫还可以获取各类媒体的评论信息，通过对这些评论信息的情感分析和主题建模，可以了解公众对特定事件和议题的态度和反应。

二、舆情预测模型的研究现状1. 时间序列分析在舆情预测模型中的应用时间序列分析是一种用来解释和预测时间序列数据的统计方法。

在舆情预测模型中，可以利用时间序列分析方法对历史舆情数据和相关的外部因素进行建模和分析，从而预测未来舆情的走势。

例如，对于选举结果的预测，可以通过将选举候选人的舆情数据与选举日期的时间序列数据相结合，构建相应的模型来进行预测。

2. 机器学习算法在舆情预测模型中的应用机器学习算法是一种通过从历史数据中学习和总结经验规律，从而对未来数据进行预测和分类的方法。

基于文本挖掘的新闻舆情分析实验报告

基于文本挖掘的新闻舆情分析实验报告一、实验背景在信息爆炸的时代，新闻舆情对于社会和个人的影响日益显著。

了解公众对特定事件、话题的看法和态度，对于政府决策、企业战略制定以及社会稳定维护都具有重要意义。

文本挖掘技术作为一种有效的数据分析手段，能够从海量的新闻文本中提取有价值的信息，为舆情分析提供有力支持。

二、实验目的本实验旨在运用文本挖掘技术，对特定时间段内的新闻舆情进行分析，探索公众关注的热点话题、情感倾向以及舆情的发展趋势，为相关决策提供参考依据。

三、实验数据1、数据来源本次实验的数据来源于多个主流新闻网站、社交媒体平台以及在线论坛，涵盖了政治、经济、社会、文化等多个领域的新闻报道和用户评论。

2、数据采集时间实验数据采集时间为_____至_____，以确保数据的时效性和代表性。

3、数据预处理对采集到的数据进行了清洗和预处理，包括去除重复数据、噪声数据，以及对文本进行分词、词性标注等操作，为后续的分析奠定基础。

四、实验方法1、关键词提取使用了 TFIDF（词频逆文档频率）算法和 TextRank 算法，从新闻文本中提取出关键的词语和短语，这些关键词能够反映出文本的核心内容。

2、主题模型运用了 LDA（潜在狄利克雷分配）主题模型，对新闻文本进行主题聚类，将相似的文本归为同一主题，以便更好地理解舆情的主要关注点。

3、情感分析采用了基于词典的情感分析方法和机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对新闻文本和用户评论的情感倾向进行判断，分为积极、消极和中性三种类型。

五、实验结果与分析1、热点话题分析通过关键词提取和主题模型，发现实验期间公众关注的热点话题主要集中在_____、＿____和_____等方面。

例如，在_____事件中，关键词“＿____”“＿____”“＿____”出现的频率较高，表明公众对该事件的_____方面较为关注。

2、情感倾向分析情感分析结果显示，在实验期间，整体舆情的情感倾向以_____为主。

基于LDA模型的文献主题分析方法研究

基于LDA模型的文献主题分析方法研究一、引言随着互联网技术和信息化进程的飞速发展，海量数据汹涌而至，如何从中快速准确地搜索和提取有价值的信息是摆在我们面前需要解决的一个问题。

而在获取文本信息方面，文献是一种不可或缺的资源，它包含了丰富的知识和信息，在科研、学习和决策等方面具有重要的价值。

然而，对于海量的文献数据，要想快速准确地获取所需信息，需要较高的人力物力成本。

因此，如何有效利用文献数据，提高信息获取效率，成为一个值得探讨的问题。

在这样的背景下，文献主题分析技术应运而生。

文献主题分析是一种针对文献内容进行分析和划分的方法，旨在发现文本中的隐含主题，从而提高文献的利用价值。

其中，LDA模型是文献主题分析领域中广泛应用的一种算法，能够快速准确地识别文本的隐含主题。

本文将基于LDA模型对文献主题分析方法进行研究，包括LDA模型的原理、应用、优缺点以及发展趋势等方面内容。

二、LDA模型的原理LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成模型，最初由Blei、Ng和Jordan在2003年提出。

它的基本思想是将文集中每篇文献的主题看作是多个单词的集合，主题表现为概率分布，文本表现为主题的混合。

LDA模型假设文集中每篇文献的主题从一个全局主题集合中随机生成，再由该文献根据这个主题集合生成具体的单词。

因此，通过对文本中单词的统计分析，可以推断出文本的主题分布。

具体而言，LDA模型将文档的生成过程分为以下两个步骤：（1）为每个文档随机选择一个主题分布。

（2）为每个单词选择一个主题。

LDA模型的思想可以用盒玩具举例来解释。

假设有一个盒子，里面有红色球、蓝色球、黄色球和绿色球。

现在随机选择一个球，并记录下来，再将这个球放回盒子。

重复进行多次操作，记录下每次选择的球的颜色。

这样就能够分析出不同颜色球的比例。

将此类比应用到文本中，可将每篇文献看作是文本中不同主题的混合，每个单词的主题分布共同决定了该文献的主题分布。

基于LDA模型的新闻主题聚类分析

基于LDA模型的新闻主题聚类分析一、引言主题聚类分析是自然语言处理领域的热门研究方向之一，旨在将大量文本数据聚类成若干个主题，挖掘文本隐含信息，为后续数据分析提供支持。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种基于概率统计的主题聚类算法，能够对文本进行抽象表达和无监督分类，具有广泛的应用前景。

本文将从基本原理、模型实现、应用案例等方面，详细介绍基于LDA模型的新闻主题聚类分析。

二、LDA模型的基本原理1. LDA模型概述LDA模型是一种基于概率分布的主题模型，它假设文本中的每个单词都由某个主题生成，并且主题是从一些先验分布中随机采样得到的。

同一篇文本中的单词可以来自不同的主题，而同一主题下的单词具有共性，因此能够自然地对文本进行聚类。

2. LDA模型的生成过程假设我们有一篇文本集合D，其中包含N篇文档和M个单词，每篇文档有K个主题，在LDA模型中，可以通过以下生成过程模拟文本生成的过程：（1）对于每一个主题k，从一个Dirichlet先验分布θ中随机采样得到它的分布参数；（2）对于每一篇文档d，从一个Dirichlet先验分布φ中随机采样得到它的主题分布参数；（3）对于文本中的每一个单词wi，从先前采样得到的分布中随机选择一个主题zk，并从这个主题的词汇分布中随机采样出一个单词wi。

该过程可以用以下图示来表示：3. LDA模型的推断过程在完成LDA模型的生成过程后，我们希望得到每篇文档的主题分布以及每个主题下的单词分布，以便对新文本进行分类。

由于我们只观测到文本中的单词wi，因此需要通过推断过程来计算每篇文档的主题分布以及每个主题下的单词分布。

推断过程可以采用EM算法或变分贝叶斯方法来实现，其中变分贝叶斯方法是目前使用最广泛的推断方法之一。

三、LDA模型的实现步骤1. 文本预处理在进行主题聚类分析前，需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取、词性过滤等。

基于LDA特征表达的文本情感分析

基于LDA特征表达的文本情感分析

薛睿蓉1

1(上海大学计算机科学与技术学院,上海 200444)

通讯作者: 薛睿蓉, E-mail

摘要: 和各种社交平台的蓬勃发展使得用户在网络上是信息接收者的同时也是信息的创造者。用户可以参与不同网络事件的讨论，突破了时间、空间、民族、社会地位等因素的限制，不同用户对某一事件的观点及情绪也会相互影响。准确计算网络事件不同阶段表达的情感对分析事件的社会效应并对下一阶段的情感进行预测具有重要作用，进而可以达到对极端事件有效控制，防止其恶化。本文首先简单介绍国内外对情感计算的研究现状，再详细介绍基于LDA模型的两种情感计算方法，最后做一个总结。关键词: 情感分析;情感词汇抽取;隐狄利克雷;主题模型中图法分类号: TP311

中文引用格式: 薛睿蓉. 基于LDA特征表达的文本情感分析.软件学报. 英文引用格式: Ruirong Xue. A Sentiment Analysis Method Based on Sentiment Words Extraction and LDA Feature Representation. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2016 (in Chinese). Sentiment Analysis Method Based on Sentiment Words Extraction and LDA Feature Ｒepresentation

Xue Ruirong1 1(School of Computer Science and Technology,Shanghai University, Shanghai 200444, China)