本發(fā)明涉及主題模型識別，尤其涉及一種lda主題模型識別方法。

背景技術：

1、隨著信息化技術的不斷進步，檔案數字化建設在全球范圍內得到了廣泛的推廣與應用。檔案數字化建設不僅僅涉及到將紙質檔案轉化為電子格式，更重要的是建立一套有效的信息資源管理系統(tǒng)以實現檔案的高效管理和便捷共享。該系統(tǒng)通常是基于網絡的、分布式的，且具備面向對象的網狀結構模式，涵蓋了從單個電子檔案的創(chuàng)建、存儲到檢索、共享的全過程。

2、然而，盡管如此的系統(tǒng)極大地便利了信息的存取和共享，檔案管理在實際操作中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。其中之一是各類電子檔案在格式和命名上的不統(tǒng)一，使得信息資源的整合和快速檢索變得困難。此外，不同級別或類型的組織可能會因技術、政策等因素的差異而難以實現檔案的有效共享和訪問。

3、基于此，本領域技術人員就提出了一種lda主題模型識別方法。

技術實現思路

1、鑒于現有技術中存在的上述問題，本發(fā)明的主要目的在于提供一種lda主題模型識別方法。

2、本發(fā)明的技術方案是這樣的：一種lda主題模型識別方法，包括以下步驟：

3、s1、利用python庫采集檔案的高頻搜索關鍵詞，對采集到的數據進行預處理，包括去除無用的標點和特殊符號，只提取中文，并進行文本分詞，同時采用爬蟲技術深入互聯網或特定數據庫，收集更為豐富和綜合的檔案數據，引入自然語言處理(nlp)技術，進行更深層次的語義理解和信息提煉，采用詞性標注過濾非關鍵詞匯，提高數據的質量和分析的精度，并引入數據去重技術，確保分析的唯一性和有效性；

4、s2、利用jieba分詞進行性能優(yōu)化，引入領域專業(yè)詞匯庫和自定義詞典，利用jieba的中文分詞庫，結合語境切分文本，提高分詞的準確度和專業(yè)度，同時，開發(fā)實時更新機制，隨著新詞匯的出現和使用頻率的變化，動態(tài)調整分詞策略，此外，探索多種分詞算法的組合使用，比較各算法之間的優(yōu)缺點，選擇最適合當前文本集合的分詞方案；

5、s3、基于term?frequency-inverse?document?frequency(tf-idf)模型對文本轉換成詞袋模式，使用tf-idf矩陣創(chuàng)建詞表，通過詞頻和逆文檔頻率兩個指標提高了具有特征詞的主題模板挖掘的精確性，且在構建詞袋模型過程中，通過引入語言模型和深度學習技術，進一步捕捉和理解文本中的深層次語義關系，增強模型的表述能力，此外，對tf-idf模型進行調參優(yōu)化，探討不同的參數設置對模型效果的影響，以達到最優(yōu)性能；

6、s4、利用lda(latent?dirichlet?allocation)主題模型提取主題，并通過計算p-v(困惑度-方差)指標來確定最優(yōu)的主題數目，從而可以確定能夠反映文檔集合主題結構的最合適的主題數量，并且利用lda主題模型提取主題時，結合主題模型的其他變種(如動態(tài)主題模型dtm、結構化主題模型stm)探索主題隨時間的演變過程或者主題之間潛在的結構關系，在確定最優(yōu)主題數時，引入更多數學指標和統(tǒng)計測試，通過多指標綜合判斷，以確定最合理的主題數，提高主題提取的準確性和可靠性；

7、s5、根據確定的最優(yōu)主題數，構建并訓練lda模型，這個過程涉及到從文檔中學習主題分布，以及主題對應的詞語分布，模型的訓練旨在捕捉文本數據中的潛在主題結構，并且在lda模型訓練過程中，引入交叉驗證和網格搜索機制，優(yōu)化模型的超參數選擇，同時，探索并行計算技術，加快模型訓練過程，此外，整合外部知識庫或預訓練模型，加深模型對特定領域的理解和適應能力，以提高訓練效果；

8、s6、基于lda模型訓練結果，自動將檔案按主題進行分類和歸檔，訓練好的lda模型完成自動分類后，進一步引入分類后的人工校驗和反饋機制，不斷優(yōu)化分類模型，同時，探索使用機器學習算法(如支持向量機svm、神經網絡)進行多層次、精細化的分類，以提供更為有序和易于檢索的歸檔結構；

9、s7、通過困惑度和主題一致性指標來評估lda模型的性能，從而對模型效果的驗證，確保模型能夠有效預測新文檔的主題分布，除了使用困惑度和主題一致性指標外，引入其他評估指標(如精確度precision、召回率recall、f1值)進行模型性能的綜合評價，同時，建立模型性能評估的可視化展示系統(tǒng)，直觀展示評估結果，便于快速識別模型的優(yōu)勢和不足之處；

10、s8、展示lda模型的分類結果，包括主題關鍵詞分布和聚類可視化，通過運用可視化工具創(chuàng)建交互式儀表板，展示主題演變、關鍵詞共現網絡等高級分析視圖，針對不同用戶群體，定制化展示結果，提升信息的可訪問性和易用性。

11、與現有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

12、本發(fā)明通過詞頻訓練模型完善數字化檔案在政務云中的自動識別歸檔，以提高檔案數字化治理中的完整性和跨部門訪問的安全性。利用lda主題模型訓練自動分類系統(tǒng)，包括數字檔案通過關鍵字類別進行分類體系，選取既定類別檔案作為訓練檔案內容，所有訓練檔案的主題標簽構成檔案標簽總集，并為檔案總集種每個標簽分配一個序列，構建、并訓練一個多項分布模型。另外，本方案基于lda主題模型，采用多種采樣算法為訓練數據分配類別，當達到收斂后，統(tǒng)計待分類圖書所屬于每個類別的得分，據此獲得待分類檔案所屬類別，針對傳統(tǒng)檔案格式不規(guī)范，命名不規(guī)范，各級組織存在檔案共享訪問困難等缺陷，具有顯著提升。

技術特征：

1.一種lda主題模型識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s1可細分為：

3.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s2可細分為：

4.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s3可細分為：

5.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s4可細化為：

6.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s5可細化為：

7.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s6可細化為：

8.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s7可細化為：

9.根據權利要求1所述的一種lda主題模型識別方法，其特征在于：所述步驟s8可細化為：

技術總結
本發(fā)明涉及一種LDA主題模型識別方法，包括以下步驟：S1、利用Python庫采集檔案的高頻搜索關鍵詞，對采集到的數據進行預處理，包括去除無用的標點和特殊符號，只提取中文來，并進行文本分詞，同時采用爬蟲技術深入互聯網或特定數據庫，收集更為豐富和綜合的檔案數據，引入自然語言處理(NLP)技術，進行更深層次的語義理解和信息提煉，采用詞性標注過濾非關鍵詞匯，提高數據的質量和分析的精度。本發(fā)明基于LDA主題模型，采用多種采樣算法為訓練數據分配類別，當達到收斂后，統(tǒng)計待分類圖書所屬于每個類別的得分，據此獲得待分類檔案所屬類別，針對傳統(tǒng)檔案格式不規(guī)范，命名不規(guī)范，各級組織存在檔案共享訪問困難等缺陷，具有顯著提升。

技術研發(fā)人員：張嫻,朱麟,陸正,陳棟良
受保護的技術使用者：蘇州工業(yè)園區(qū)服務外包職業(yè)學院（蘇州市服務外包人才培養(yǎng)實訓中心）
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19