基于動(dòng)態(tài)主題情感模型的文本聚類算法

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摘要： 針對(duì)目前已有的相關(guān)主題模型中， 對(duì)大眾情感因素考慮不足， 難以精準(zhǔn)挖掘， 同時(shí)對(duì)社交文本的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)演化考慮弱化了模型聚類能力的問題， 通過在模型中增加情感層以提取社交文本情感極性特征， 并引入先驗(yàn)分布函數(shù)， 提出一種基于動(dòng)態(tài)主題情感模型的文本聚類算法. 利用真實(shí)新冠疫情Twitter文本數(shù)據(jù)（剩余14178字）