基于LDA模型的文本分类研究

基于LDA模型的文本分类研究引言：随着社交媒体和互联网的普及，人们每天都要处理大量的文字信息，如新闻、博客、评论等。

为了更好地组织和理解这些文本数据，文本分类成为一个非常重要的问题。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型作为一种基于主题的文本建模方法，已经在文本分类中广泛应用。

本文将探讨基于LDA模型的文本分类研究。

一、LDA模型的原理LDA模型是一种概率图模型，用于发现一组文档中的主题。

它假设每个文档由多个主题组成，每个主题由一组单词组成。

简单来说，LDA模型试图解决两个问题：（1）每个文档属于哪些主题（2）每个主题包含哪些单词。

通过求解这两个问题，可以对文本进行主题建模和分类。

二、LDA模型在文本分类中的应用1.特征提取传统的文本分类方法通常使用词袋模型作为特征表示，但这种方法会忽略单词之间的潜在关系。

而LDA模型可以通过提取主题来反映这种关系，将文本转化为主题的混合表示。

这种表示可以更好地进行文本分类。

2.主题建模LDA模型可以将文本数据分解为主题和单词的分布。

通过对主题模型的学习和推断，可以获得文档中主题的分布。

这些分布信息可以在文本分类中作为重要特征，帮助分类算法更好地理解文本。

3.文本分类三、LDA模型的改进与扩展1.主题感知的LDA模型传统的LDA模型假设文档的主题分布是固定的，但实际上，主题分布通常会随着文档内容的变化而变化。

主题感知的LDA模型考虑了这种变化，并在建模过程中引入了主题的相关性，提高了文本分类的性能。

2.基于LDA的特征选择方法在LDA模型中，每个主题由一组单词表示，但其中很多单词可能并不具有分类信息。

为了减少特征维度并提高分类性能，研究人员提出了基于LDA的特征选择方法。

这些方法通过计算每个单词对主题的贡献来选择具有较高分类信息的特征。

3.多层次LDA模型多层次LDA模型对传统的LDA模型进行了扩展，将主题建模从文档级别扩展到句子和词级别。

基于LDA的主题建模与文本聚类研究主题建模和文本聚类是自然语言处理领域中的重要研究方向，它们可以帮助我们理解文本数据中隐藏的语义信息，并将文本数据进行有效的组织和分类。

其中，基于潜在狄利克雷分配（LatentDirichlet Allocation，简称LDA）的主题建模方法在文本分析中得到了广泛应用。

本文将围绕基于LDA的主题建模与文本聚类展开研究，探讨其应用场景、方法原理、实验结果以及未来发展方向。

一、引言随着互联网和社交媒体的快速发展，海量的文本数据不断涌现。

如何从这些海量数据中挖掘出有用信息成为了研究者们关注的焦点。

主题建模和文本聚类是处理这些海量数据时常用的技术手段。

基于LDA的主题建模方法可以从大规模语料库中自动地发现隐藏在其中的主题结构，并将文档进行有意义地分类。

因此，它在信息检索、推荐系统、舆情分析等领域具有广泛应用。

二、基于LDA的主题建模2.1 LDA原理LDA是一种概率生成式模型，它假设每个文档由多个主题组成，每个主题又由多个单词组成。

LDA的核心思想是通过观察文档中的单词分布来推断文档的主题分布，进而推断全局的主题分布。

具体来说，LDA使用了先验概率分布来描述单词和主题之间的关系，通过贝叶斯推断方法来估计模型参数。

2.2 LDA模型推断LDA模型推断是指通过已知观测数据（即文档中的单词）来估计模型参数（即全局和局部的主题分布）。

常用的方法有变分推断和Gibbs采样。

变分推断通过近似求解变分下界来估计参数，具有较高的计算效率；而Gibbs采样则通过迭代更新每个单词对应的主题标签来逼近真实参数。

三、基于LDA的文本聚类3.1 文本表示在进行聚类之前，需要将文本数据转换为数值表示。

常用方法有词袋模型和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。

其中，词袋模型将每篇文档表示为一个向量，向量中每个维度对应一个单词，并统计该单词在该篇文档中出现的次数；TF-IDF则考虑了单词在整个语料库中的重要性，将每个单词的重要性权重加入到词袋模型中。

17Computer CD Software and Applications葛文镇 / 宁波大学 信息科学与工程学院中图分类号：TP391文本自动分类主要流程为：预处理、降维（特征选择和特征抽取）、分类器的设计及分类结果。

这其中的一项重要任务就是特征的选择和提取，尤其是在对短文本进行分类的过程中。

在短文本中，文本特征的集合往往具有高稀疏性、高维度的特点，常用的分类器支持向量机（support vector machine ，SVM ）又对特征的相关性和稀疏性不够敏感，但其对高维度数据的处理具有较好的性能，所以SVM 常被用来作为文本分类器的实现；此外近年来随着狄利克雷分布（latent dirichlet allocation ，LDA ）主题模型的流行，将主题模型应用对文本特征提取中的研究越来越多。

利用LDA 模型可以对语义进行建模，从语义角度进行特征的选择，再结合传统的基于词频的特征选择方法，可更好的实现文本表示。

1 LDA 模型介绍为解决向量空间模型在表示文本过程中忽略词间相关性的问题，人们引入主题的概念试图通过主题，来获取文本更深层次的表示，这就是主题模型的基本出发点，其基本思想是文档集中隐含着关于主题的混合概率分布，同时每个主题又是在词的基础上的概率分布，由此，建立了清晰的三层主题模型结构，即文档-主题、主题-特征词。

1988年S.T.Dumais 等人提出了一种新的信息检索代数模型-LSA （Latent Semantic Analysis ）[1]。

其思想是把高维的向量空间模型（VSM ）[2]表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。

1999年，哈夫曼提出了PLSI （Probabilistic Latent Semantic Index ）模型[3]，PLSA 是以统计学的角度来看待LSA 。

但是PLSI 容易出现过拟合的问题，同时模型与语料集相关，不适合大规模数据的建模。

针对以上问题，Blei 等于2003年提出了LDA （Latent Dirichlet Allocation ）模型[4]，其主要思想是：文档是主题上的Dirichlet 分布，主题是词汇上的多项式分布。

基于LDA模型的中文文本分类研究对于现代人而言，网络已经成为了一个必不可少的生活工具。

我们可以通过网络获取到各种各样的信息，也可以在各种网站上进行交流。

但是，随着互联网的快速发展，数据量变得越来越大，分类任务变得越来越复杂。

因此，如何进行高效的文本分类成为了一个亟待解决的问题。

中文文本分类是目前研究的热点之一，这是因为我们需要更加准确地对不同类型的文本进行分类和分析。

在此过程中，我们可以运用LDA模型对文本进行分类研究。

LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是一种比较经典的文本主题模型，被广泛应用于文本分类领域。

LDA模型的基本理论LDA模型是一种基于概率的生成模型，它可以从大量的文档中挖掘出潜在的主题结构和主题分布。

在此过程中，我们需要将每个文档表示成一个主题分布的向量，所有文档中的主题分布可以用于计算主题之间的相似性和差异性。

在LDA模型中，每个主题都是由单词的分布表示的。

例如，对于一个主题t，假设其中包括的单词有w1、w2、w3，这意味着这个主题中w1、w2、w3这三个单词出现的概率较高。

此外，对于每个文档，我们需要为它赋予一个主题分布，这个主题分布在每个文档中都不同。

在使用LDA模型进行文本分类之前，我们需要将文本经过预处理，去除无用信息和噪音，在此过程中我们通常会进行分词、去掉停词、词性标注等。

LDA模型所需要的是完整的文本语料库，因此我们需要对文本语料库进行分词后再进行语料库处理，并将处理后的语料库进行保存。

针对语料库建立LDA模型建立LDA模型的过程分为两步。

第一步是在语料库上运行LDA模型，通过训练得到候选主题、主题分布以及单词的分布；第二步是对单个文档进行LDA主题提取，得到文档对于各个主题的比重，并根据比重进行分类。

具体细节如下：在训练LDA模型时，我们需要预先设定主题个数。

假设我们目前设定了K个主题，那么每个文档就可以通过K维向量表示。

假设我们现在有10个文档需要分类，那么我们可以先对其中一个文档进行处理，计算出这个文档对于各个主题的比重。

基于LDA的主题建模与文本聚类研究章节一：引言1.1 背景介绍在当今信息爆炸的时代，人们每天都会接触到大量的文本数据，如新闻报道、社交媒体帖子、科学论文等。

如何高效地理解和利用这些文本数据，对于解决各种问题具有重要意义。

主题建模与文本聚类是文本挖掘领域的两个关键任务，在文本数据分析中起着重要作用。

本文将介绍基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主题建模方法，并探讨其在文本聚类中的应用。

1.2 研究目的本研究的目的是通过使用LDA主题建模方法，对文本数据进行聚类，并分析聚类结果。

通过这一研究，我们希望能够深入理解LDA主题建模的原理和应用，并评估其在文本聚类中的性能。

章节二：文本分析方法综述2.1 文本挖掘简介文本挖掘是从大规模文本数据中发现并提取有价值的信息和知识的一种技术。

它包括文本分类、文本聚类、信息抽取、情感分析等任务。

其中，文本聚类是将相似的文本归为一类，从而实现文本数据的自动组织和理解。

2.2 主题建模方法主题建模是一种用于从文本中提取主题的方法。

它假设每篇文档都是由多个主题组成，而每个主题又由不同的词语表示。

主题建模的目标是通过分析每篇文档中词语的分布，来推断主题的分布。

LDA是一种广泛使用的主题建模方法，它将文本数据表示为主题-词语分布和文档-主题分布两种概率分布。

章节三：LDA主题建模方法3.1 LDA模型原理LDA模型假设文档由多个主题组成，每个主题由一组词语表示。

它采用了贝叶斯方法来推断文档的主题分布和主题的词语分布。

具体而言，LDA模型使用了两个先验分布：Dirichlet分布和多项式分布。

Dirichlet分布用于描述每个文档的主题分布，多项式分布用于描述每个主题的词语分布。

通过迭代求解两个分布的后验概率，即可得到文档的主题分布和主题的词语分布。

3.2 LDA主题建模过程LDA主题建模过程包括以下几个步骤：预处理文本数据、构建词汇表、估计模型参数、训练模型和评估模型。

基于LDA主题模型的文本聚类研究一、引言文本聚类是信息检索与挖掘领域中的热点问题之一。

聚类技术在文本分类、文本自动摘要、信息提取和知识发现等方面都有着广泛应用。

而主题模型作为一种文本挖掘技术，可以有效地从文本数据中提取主题信息。

本文将介绍基于LDA主题模型的文本聚类研究。

二、文本聚类文本聚类是将具有类似主题的文本分为一组的过程。

文本聚类有很多种方法，包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等等。

在聚类算法中，选择合适的特征表示是非常重要的。

一般来说，文本可以被表示为向量，每个向量表示一个文档。

而这个文档可以被表示为词频向量、TF-IDF向量等等。

三、LDA主题模型LDA主题模型是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)的缩写，由Blei等人在2003年提出。

LDA主题模型是一种生成模型，用于解决文本数据中的主题分布问题。

在LDA模型中，文本可以被看作多个主题的混合，每个主题可以看作代表某个话题的词汇分布。

通过LDA模型，可以从文本数据中识别出潜在的主题和每个文档对应的主题分布。

四、基于LDA的文本聚类LDA主题模型在文本聚类中的应用，主要是通过主题相似性来划分类别。

在使用LDA进行文本聚类时，首先需要确定主题个数K，然后利用训练集构建LDA模型，从而得到每个文档对应的主题分布。

接着，可以使用传统的聚类算法，如k-means聚类，将文档划分为K个簇。

在LDA主题模型中，每个主题都是由一组词汇组成的，因此可以通过比较不同主题之间的词汇相似度来判断主题之间的相似度。

五、实验结果本研究使用了来自Reuters-21578数据集的文本数据进行实验。

首先，利用LDA模型对文本数据进行建模，得到每个文档对应的主题分布。

接着，将文档划分为10个簇，使用ARI(Absolute Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)指标对聚类结果进行评估。

基于LDA模型的主题分析研究随着网络信息的飞速发展，海量的文本数据不断涌现。

对这些文本数据进行有意义的分析，能够帮助人们更好地了解文本背后的信息和意义。

主题分析是一种常见的文本分析方法，它可以将一篇文本拆分成多个具有语义性的主题，从而帮助人们更好地理解文本内容。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种常见的主题分析模型，它在文本分析领域得到了广泛的应用。

本文将介绍LDA模型的原理、应用，并且探讨其优缺点和未来发展方向。

一、LDA模型的原理LDA模型是一种基于贝叶斯概率模型的主题分析方法。

它将文本看做是一系列词汇的集合，将每个文档看做是一系列词汇集合的混合，然后根据这些文档的词汇集合，去推断出它们背后的主题。

LDA模型假设每个文档都由多个主题组成，而每个主题又由多个单词组成。

在LDA模型中，主题是潜在变量，这意味着它们无法直接观测到，但可以从词汇出现的模式来推断。

在模型训练过程中，我们需要不断地调整主题和单词之间的关系，从而得到最优的主题分析结果。

二、LDA模型的应用LDA模型在文本分析领域中有着广泛的应用，例如社交媒体分析、情感分析、文本分类等。

以下是一些LDA模型应用的实例：1. 社交媒体分析LDA模型可以用于分析社交媒体上的话题和趋势。

例如，我们可以使用LDA模型来分析推特上的话题，从而了解用户对某个事件或产品的态度和情感。

该方法还可以用于分析竞争对手的营销策略和用户需求，帮助企业做出更好的决策。

2. 情感分析LDA模型可以用于情感分析，帮助人们了解文本中蕴含的情感，并洞察用户对某些产品、服务或事件的态度。

例如，我们可以使用LDA模型来了解评论中的情感，从而对产品质量、服务质量等进行评估。

3. 文本分类LDA模型可以用于对文本进行分类。

例如，我们可以使用LDA模型对新闻进行分类，从而方便用户选择他们感兴趣的新闻类型。

此外，LDA模型还可以用于研究特定主题的关键词，从而帮助人们更好地了解某些领域的知识体系。

第３４卷第６期Ｖｏｌ.３４Ｎｏ.６荆楚理工学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｎｇｃｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ２０１９年１２月Ｄｅｃ.２０１９收稿日期:２０１９－１０－２０基金项目:广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(２０１７ＫＹ０７９５)作者简介:李贤阳(１９７７－)ꎬ男ꎬ江西宁都人ꎬ北部湾大学副教授ꎬ硕士ꎮ研究方向:数据挖掘㊁信息安全㊁图像处理等ꎮ基于ＬＤＡ主题模型的短文体自媒体结构化分类方法研究李贤阳ꎬ邱桂华ꎬ阳建中ꎬ李长彬(北部湾大学电子与信息工程学院ꎬ广西钦州㊀５３５０１１)摘要:针对传统文本处理中非作用词的存在影响主题的可解释性ꎬ以及短文本篇幅短小㊁特征不明显等问题ꎬ提出了一种基于ＬＤＡ模型的主题分类的改进算法ꎮ该算法通过信息的增益来过滤文本ꎬ同时与最优主题的选择方法相结合ꎬ利用算法建立起的分类规则对文本进行分类ꎮ实验结果表明ꎬ该方法通过改变作用词占比㊁特征词典的大小ꎬ可以有效的提升文本分类的准确性ꎮ关键词:ＬＤＡ模型ꎻ短文本分类ꎻ主题模型中图分类号:ＴＰ３９１.１㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀文章编号:１００８－４６５７(２０１９)０６－０００５－０４０㊀引言随着移动互联网的飞速发展ꎬ人们的日常生活被ＱＱ㊁微博㊁微信等网络信息所包围ꎮ这些信息都有同一个特点:他们都以短文本为信息表现形式ꎬ具有词汇少㊁特征维度高㊁稀疏等特点[１－２]ꎮ因此ꎬ对于信息快速分类的需求日益高涨ꎬ短文本分类技术在信息检索㊁搜索引擎㊁话题跟踪等领域越来越受到研究人员的关注[３]ꎮ在主题挖掘的对象变为微博这样的短文本数据时ꎬ传统的主题模型就变得不那么合适了ꎬ其原因主要有以下两点:１㊁如果用针对长文本的分类方法计算短文本的词频－逆文本频率(ＴＦ－ＩＤＦ)ꎬ其上下文关联性强ꎬ易丢失短文本语义信息ꎮ２㊁短文本的特点是篇幅短而特征维度高ꎬ特征向量稀疏ꎬ使用传统的ＬＤＡ模型可能无法取得良好的效果ꎮ针对以上短文本的分类研究目前还较为稀少ꎬ短文本的分类问题尚未得到解决ꎮ１㊀潜在狄利克雷分布潜在狄利克雷分布模型通过引入文本主题分布思想ꎬ有效实现了对文本的降维表示ꎬ并在文本信息处理领域得到了广泛的应用[４－６]ꎮＬＤＡ的结构ꎬ是由三层贝叶斯网络组成的ꎬ分别为词层㊁主题层㊁文档层ꎮ可以这样认为:许多个主题构成了一篇篇文章ꎬ而这些主题又是由许多个特征词汇组成的[７]ꎬ其拓扑结构如图１所示ꎮＬＤＡ模型如图２所示ꎬ其生成经过以下步骤:１㊁Ｚ表示文本中的所有主题ꎬ以参数为的β的狄利克雷分布φ~Ｄｉｒ(β)取得每个主题的单词概率分布φꎻ２㊁以参数为α的狄利克雷分布φ~Ｄｉｒ(α)得到文本的主题概率分布θꎻ５图１㊀ＬＤＡ模型拓扑图３㊁基于主题集合Ｚ服从的参数为θ的多项分布随机选择一个主题Ｚｉꎻ４㊁从主题服从Ｚｉ的词项分布中选择一个单词ωｉ作为生成文本中的一个词ꎮ图２㊀ＬＤＡ模型图根据ＬＤＡ模型生成的过程可得到ꎬ在这些模型参数里ꎬ单词概率分布φ和主题概率分布θ需要重点关注ꎮ与生成过程相比ꎬＬＤＡ参数估计意味着在固定文本数据集的情况下ꎬ预测未知的参数模型ꎮ面对这种情况ꎬ当下常用的参数估计方法是Ｇｉｂｂｓ抽样[８]ꎬ首先对主题进行采样ꎬ然后根据每个特征词的频率进行采样最后ꎬ计算了相关参数的估计结果ꎮＧｉｂｂｓ抽样下ＬＤＡ模型参数φ和θ的计算公式ꎬ具体如下:θｌꎬｍ＝ｎｍｌ＋αｍðｍｌｎｍｌ＋αｍ(１)φｍꎬｎ＝ｎｎｍ＋βｎðｎｍｎｎｍ＋βｎ(２)其中ꎬθｌꎬｍ指在文档ｌ中第ｍ个主题的分布概率ꎻφｍꎬｎ指词项ｎ在主题ｍ中的分布概率ꎻｎｍｌ表示在文档ｌ中出现主题ｍ的频数ꎻｎｎｍ表示在主题ｍ下词项ｎ出现的频数ꎻαｍ对应于主题ｍ下的狄利克雷先验ꎻβｎ对应于词项ｎ下的狄利克雷先验ꎮ将ＬＤＡ模型与参数估计思想相结合ꎬ使得ＬＤＡ模型获得了在无监督条件下将文档中主题与特征词提取出来的能力ꎮ因此ꎬ当预测重大事件的趋势时ꎬ它可以替代专家知识ꎬ利用海量的新闻数据作为驱动力ꎬ来构建语义特征的指标ꎮ２㊀基于ＬＤＡ主题模型的改进算法本节所讨论的内容针对微博微信中存在的短文本信息ꎮ综合词类特征和语义特征的短文本分类算法的处理流程如下:首先ꎬ采用信息增益滤波方法从短文本中选出最具代表性的词ꎬ称为特征词ꎬ使用ＬＡＤ主题模型ꎬ可以根据这些众多的特征词构建对应的主题分布ꎬ选取其中一个最合适的文本主题ꎬ接下来把项目特征加入到特征字典中ꎬ得到一个新的短文本特征ꎮ在经过上述步骤之后ꎬ建立起新的分类规则对文本进行分类ꎬ算法框架如图３所示ꎮ２.１㊀基于信息增益过滤的文本分类方法利用ＬＤＡ模型ꎬ来对文本进行建模ꎬ可以分析出文本的各个主题ꎮ例如通过搜索引擎进行建模ꎬ可６图３㊀基于ＬＤＡ主题模型的改进算法框架图以获取关键字 大数据 下的许多内容ꎬ有 模型㊁网络㊁算法㊁样本㊁一种㊁他们 等ꎮ可以十分显然的明白ꎬ 算法 这样的词汇比 一种 包含更多的信息量ꎬ而 他们 属于 非作用词 ꎬ对于分类毫无实际作用ꎮ本文用信息增益来表示文本词汇有作用的程度ꎬ使用信息的增益来对文本信息进行过滤ꎬ能够有效提升文本分类的效率ꎮ利用信息的增益来衡量文本中的词汇对于文本的分类有无作用ꎬ并根据该作用的程度进行排序ꎬ保存那些对于分类作用大的词汇ꎬ过滤那些对分类无作用的词汇ꎮ由于主题是否对文本分类有作用是通过词汇来表现的ꎬ如果在对于分类有作用的主题中出现非作用词ꎬ将会降低文本分类的有效性和主题的可解释性ꎻ如果在对于分类无作用的主题中出现非作用词ꎬ就更加应该去除ꎮ综上所述ꎬ基于信息增益和ＬＤＡ模型的短文本分类可以提高短文本分类的性能ꎮ利用ＬＤＡ模型对文本进行建模ꎬ可以得到文本在主题上的分布ꎮ设主题数为ｋꎬ则:文本主题分布向量为ｄ＝ｔ１ꎬｔ２ꎬ ꎬｔｋ()(３)中心向量为Ｃｉ＝１ＮｉðＮｉｊ＝１ｄｊ(４)其中ꎬＮｉ表示类别Ｃｉ的文档数量ꎮ再过滤了有关的非作用词后ꎬ利用ＬＤＡ求出文本在对应主题上的分布ｄᶄ＝ｔ１ᶄꎬｔ２ᶄꎬ ꎬｔｋᶄ()ꎬ文本类被为ｋ＝ａｒｇｍａｘｋｃｏｓｄᶄꎬＣｉ()ꎮ２.２㊀最优主题的选择方法在本文研究的文本分类方法当中ꎬ主题是否对文本分类有作用是通过词汇来表现的ꎮ然而ꎬ在许多短文本中ꎬ词汇内容多样而分散ꎬ对主题寻找形成了不小的挑战ꎮ对此ꎬ文章借助百度词库ꎬ以大量相似主题的长文本为参照ꎬ通过ＬＤＡ模型进行训练ꎬ以期能够提升短文本在该算法中运用的分类性能ꎮ本节主要是对算法中如何选择最优主题进行了研究ꎬ最优的主题意味着该主题拥有最强的文本区分能力ꎮ因此ꎬ对主题进行加权ꎬ权重值的大小表示每个主题区分不同类别的能力ꎮ话题权重值越大ꎬ话题区分不同类别的能力越强ꎮ具体算法步骤如下:１㊁利用ＬＤＡ主题模型对背景知识进行建模ꎬ获得其相应的隐含的主题分布ｄ＝ｔ１ꎬｔ２ꎬ ꎬｔｋ()ꎻ２㊁设主题权重向量Ｗ＝ωｔ１()ꎬωｔ２()ꎬ ꎬωｔｋ(){}ꎬ初始化ωｔｉ()＝０ꎻ３㊁对每一个长文本找出ｎ个同类文本和ｎ个不同类文本ꎻ７４㊁计算ｋ个不同的主题分布权重值ωｔｉ()ꎻ５㊁选取权重值ωｔｉ()最大的主题作为最优主题ꎮ最后ꎬ基于信息增益的分类算法和最优主题算法ꎬ可以得到一个基于短文本的特征函数Ｆｄ＝ωｄꎬα ｋ[]ꎬ其中ꎬα为文本中作用词占文本词汇的比例ꎬωｄ为特征词典的权重向量ꎮ３㊀实验分析为了充分验证本文所研究的基于ＬＤＡ模型改进的文本分类方法ꎬ实验从百度词库中对数据进行爬虫获取ꎬ包含了政治㊁经济㊁社会㊁教育㊁体育㊁ＩＴ㊁医疗等七个大类ꎮ在七个大类中随机选取７０００个文本ꎬ在分类时平均分成７个组ꎬ进行交叉测试ꎬ设ＬＤＡ主题数量为７０ꎬ训练样本数与测试样本数按７ʒ３划分ꎬ训练迭代次数为２０００ꎬ测试迭代次数为４０００ꎮ作用词占比的变化对于分类效率的影响如图４所示ꎮ图４㊀作用词占比的变化对于分类效率的影响图由图４可知ꎬ算法的分类效率随着作用词占比的上升而提高ꎬ当作用词占比大于８０％时ꎬ提高作用词占比对提高分类效率的影响趋于平坦ꎮ说明了基于信息增益和ＬＤＡ模型的短文本分类方法可以提高文本分类性能ꎮ特征词典大小的变化对于分类效率的影响如图５所示ꎮ图５㊀特征词典大小的变化对于分类效率的影响图由图５可知ꎬ算法分类的准确性随着特征词典所含词汇数的增加而升高ꎬ可以看出特征词汇从０增加到５０这段区间的分类准确性提升最快ꎬ而当特征词会的数量超过２５０时增长趋于平缓ꎮ(下转第１３页)８４㊀结论ＡＤＣ转换器作为电子系统设计中不可或缺的一部分ꎬ为了可靠的获取其数据ꎬ充分的发挥其性能ꎬＡＤＣ转换控制器的设计非常重要ꎮＬＴＣ２３０８是一款性能非常强大的８通道ＡＤＣ转换芯片ꎬ采用ＶｅｒｉｌｏｇＨＤＬ来设计其控制器ꎬ不但能充分发挥其性能ꎬ并具有非常强的灵活性ꎬ还能很方便地封装成各种标准总线接口ＩＰ核供ＣＰＵ使用ꎮ通过仔细分析时序图ꎬ考虑应用场景ꎬ设计好有限状态机转换图ꎬ能使得用ＶｅｒｉｌｏｇＨＤＬ开发ＡＤＣ控制器变得比较容易ꎮ参考文献:[１]ＡＤＩ.ＬＴＣ２３０８Ｄａｔａｓｈｅｅｔ[Ａ/ＯＬ].(２００８－１０－１８)[２０１９－１１－０６].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ａｎａｌｏｇ.ｃｏｍ/ｍｅｄｉａ/ｅｎ/ｔｅｃｈｎｉｃａｌ－ｄｏｃｕｍｅｎ￣ｔａｔｉｏｎ/ｄａｔａ－ｓｈｅｅｔｓ/２３０８ｆｃ.ｐｄｆ.[２]ＴｅｒａｓｉｃＩｎｃ.ＤＥ１０－ＮａｎｏＵｓｅｒＭａｎｕａｌ[Ａ/ＯＬ].(２０１８－１１－１５)[２０１９－１１－０６].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｔｅｒａｓｉｃ.ｃｏｍ.ｃｎ/ｃｇｉ－ｂｉｎ/ｐａｇｅ/ａｒｃｈｉｖｅ＿ｄｏｗｎｌｏａｄ.ｐｌ?Ｌａｎｇｕａｇｅ＝Ｃｈｉｎａ＆Ｎｏ＝１０４８＆ＦＩＤ＝０８９８ａ０２４ｂ８１ｃａｆ１ｆ３ａ９５ｂ２４１ｅｅｅｂ６ｆ６６.[３]Ｉｎｔｅｌ.ＡｖａｌｏｎＩｎｔｅｒｆａｃｅＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ[Ａ/ＯＬ].(２０１８－０９－２６)[２０１９－１１－０６].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｉｎｔｅｌ.ｃｏｍ/ｃｏｎｔｅｎｔ/ｄａｍ/ｗｗｗ/ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ/ｕｓ/ｅｎ/ｐｄｆｓ/ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ/ｍａｎｕａｌ/ｍｎｌ＿ａｖａｌｏｎ＿ｓｐｅｃ.ｐｄｆ.[４]ＴａｔｉａｎａＭＬＤＲꎬＬｕｚＮＯＭꎬＡｎｔｏｎｉｏＧＪＧ.ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｔｏｃｏｌｓＳＰＩａｎｄＩ２ＣＵｓｉｎｇａＦＰＧＡｂｙｔｈｅＨＤＬ－ＶｅｒｉｌｏｇＬａｎｇｕａｇｅ[Ｊ].２０１４ꎬ７５:３１－４１.[５]王金明.数字系统设计与ＶｅｒｉｌｏｇＨＤＬ[Ｍ].第６版.北京:电子工业出版社ꎬ２０１６:１９５－２１４.[责任编辑:郑笔耕](上接第８页)４㊀总结鉴于传统文本处理中ꎬ非作用词的存在影响主题的可解释性ꎬ以及短文本篇幅短小㊁特征不明显等问题ꎬ提出了一种基于ＬＤＡ主题模型的文本分类改进算法ꎮ首先采用信息增益过滤的文本分类方法ꎬ对非作用词进行有效过滤ꎬ同时与最优主题的选择方法相结合ꎬ建立起新的分类器对文本进行分类ꎮ通过实验改变作用词占比㊁特征词典的大小ꎬ可以有效的提升文本分类的准确性ꎬ验证了该种算法的有效性ꎮ参考文献:[１]钱胜胜ꎬ张天柱ꎬ徐常胜.多媒体社会事件分析的研究与展望[Ｊ].南京信息工程大学学报(自然科学版)ꎬ２０１７ꎬ９(６):５９９－６１２.[２]曾子明ꎬ杨倩雯.基于ＬＤＡ和ＡｄａＢｏｏｓｔ多特征组合的微博情感分析[Ｊ].数据分析与知识发现ꎬ２０１８ꎬ２(８):５１－５９. 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