基于动态主题情感模型的文本聚类算法

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摘要： 针对目前已有的相关主题模型中， 对大众情感因素考虑不足， 难以精准挖掘， 同时对社交文本的实时动态演化考虑弱化了模型聚类能力的问题， 通过在模型中增加情感层以提取社交文本情感极性特征， 并引入先验分布函数， 提出一种基于动态主题情感模型的文本聚类算法. 利用真实新冠疫情Twitter文本数据（剩余14178字）

试读结束

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