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(shù)：

1、隨著信息化技術(shù)的不斷進(jìn)步，檔案數(shù)字化建設(shè)在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的推廣與應(yīng)用。檔案數(shù)字化建設(shè)不僅僅涉及到將紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)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(shí)現(xiàn)檔案的高效管理和便捷共享。該系統(tǒng)通常是基于網(wǎng)絡(luò)的、分布式的，且具備面向?qū)ο蟮木W(wǎng)狀結(jié)構(gòu)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(shí)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(shù)、政策等因素的差異而難以實(shí)現(xiàn)檔案的有效共享和訪問。

3、基于此，本領(lǐng)域技術(shù)人員就提出了一種lda主題模型識別方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)有技術(shù)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(shù)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(guān)鍵詞，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除無用的標(biāo)點(diǎn)和特殊符號，只提取中文，并進(jìn)行文本分詞，同時采用爬蟲技術(shù)深入互聯(lián)網(wǎng)或特定數(shù)據(jù)庫，收集更為豐富和綜合的檔案數(shù)據(jù)，引入自然語言處理(nlp)技術(shù)，進(jìn)行更深層次的語義理解和信息提煉，采用詞性標(biāo)注過濾非關(guān)鍵詞匯，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析的精度，并引入數(shù)據(jù)去重技術(shù)，確保分析的唯一性和有效性；

4、s2、利用jieba分詞進(jìn)行性能優(yōu)化，引入領(lǐng)域?qū)I(yè)詞匯庫和自定義詞典，利用jieba的中文分詞庫，結(jié)合語境切分文本，提高分詞的準(zhǔn)確度和專業(yè)度，同時，開發(fā)實(shí)時更新機(jī)制，隨著新詞匯的出現(xiàn)和使用頻率的變化，動態(tài)調(diào)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(diǎn)，選擇最適合當(dāng)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(zhuǎn)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(biāo)提高了具有特征詞的主題模板挖掘的精確性，且在構(gòu)建詞袋模型過程中，通過引入語言模型和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步捕捉和理解文本中的深層次語義關(guān)系，增強(qiáng)模型的表述能力，此外，對tf-idf模型進(jìn)行調(diào)參優(yōu)化，探討不同的參數(shù)設(shè)置對模型效果的影響，以達(dá)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(biāo)來確定最優(yōu)的主題數(shù)目，從而可以確定能夠反映文檔集合主題結(jié)構(gòu)的最合適的主題數(shù)量，并且利用lda主題模型提取主題時，結(jié)合主題模型的其他變種(如動態(tài)主題模型dtm、結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)關(guān)系，在確定最優(yōu)主題數(shù)時，引入更多數(shù)學(xué)指標(biāo)和統(tǒng)計測試，通過多指標(biāo)綜合判斷，以確定最合理的主題數(shù)，提高主題提取的準(zhǔn)確性和可靠性；

7、s5、根據(jù)確定的最優(yōu)主題數(shù)，構(gòu)建并訓(xùn)練lda模型，這個過程涉及到從文檔中學(xué)習(xí)主題分布，以及主題對應(yīng)的詞語分布，模型的訓(xùn)練旨在捕捉文本數(shù)據(jù)中的潛在主題結(jié)構(gòu)，并且在lda模型訓(xùn)練過程中，引入交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索機(jī)制，優(yōu)化模型的超參數(shù)選擇，同時，探索并行計算技術(shù)，加快模型訓(xùn)練過程，此外，整合外部知識庫或預(yù)訓(xùn)練模型，加深模型對特定領(lǐng)域的理解和適應(yīng)能力，以提高訓(xùn)練效果；

8、s6、基于lda模型訓(xùn)練結(jié)果，自動將檔案按主題進(jìn)行分類和歸檔，訓(xùn)練好的lda模型完成自動分類后，進(jìn)一步引入分類后的人工校驗(yàn)和反饋機(jī)制，不斷優(yōu)化分類模型，同時，探索使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如支持向量機(jī)svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行多層次、精細(xì)化的分類，以提供更為有序和易于檢索的歸檔結(jié)構(gòu)；

9、s7、通過困惑度和主題一致性指標(biāo)來評估lda模型的性能，從而對模型效果的驗(yàn)證，確保模型能夠有效預(yù)測新文檔的主題分布，除了使用困惑度和主題一致性指標(biāo)外，引入其他評估指標(biāo)(如精確度precision、召回率recall、f1值)進(jìn)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(jié)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(jié)果，包括主題關(guān)鍵詞分布和聚類可視化，通過運(yùn)用可視化工具創(chuàng)建交互式儀表板，展示主題演變、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)等高級分析視圖，針對不同用戶群體，定制化展示結(jié)果，提升信息的可訪問性和易用性。

11、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：

12、本發(fā)明通過詞頻訓(xùn)練模型完善數(shù)字化檔案在政務(wù)云中的自動識別歸檔，以提高檔案數(shù)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(xùn)練自動分類系統(tǒng)，包括數(shù)字檔案通過關(guān)鍵字類別進(jìn)行分類體系，選取既定類別檔案作為訓(xùn)練檔案內(nèi)容，所有訓(xùn)練檔案的主題標(biāo)簽構(gòu)成檔案標(biāo)簽總集，并為檔案總集種每個標(biāo)簽分配一個序列，構(gòu)建、并訓(xùn)練一個多項(xiàng)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(xùn)練數(shù)據(jù)分配類別，當(dāng)達(dá)到收斂后，統(tǒng)計待分類圖書所屬于每個類別的得分，據(jù)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(shù)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(jù)權(quán)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(xì)分為：

3.根據(jù)權(quán)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(xì)分為：

4.根據(jù)權(quán)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(xì)分為：

5.根據(jù)權(quán)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(xì)化為：

6.根據(jù)權(quán)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(xì)化為：

7.根據(jù)權(quán)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(xì)化為：

8.根據(jù)權(quán)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(xì)化為：

9.根據(jù)權(quán)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(xì)化為：

技術(shù)總結(jié)
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(guān)鍵詞，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除無用的標(biāo)點(diǎn)和特殊符號，只提取中文來，并進(jìn)行文本分詞，同時采用爬蟲技術(shù)深入互聯(lián)網(wǎng)或特定數(shù)據(jù)庫，收集更為豐富和綜合的檔案數(shù)據(jù)，引入自然語言處理(NLP)技術(shù)，進(jìn)行更深層次的語義理解和信息提煉，采用詞性標(biāo)注過濾非關(guān)鍵詞匯，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)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(xùn)練數(shù)據(jù)分配類別，當(dāng)達(dá)到收斂后，統(tǒng)計待分類圖書所屬于每個類別的得分，據(jù)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(shù)研發(fā)人員：張嫻,朱麟,陸正,陳棟良
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院（蘇州市服務(wù)外包人才培養(yǎng)實(shí)訓(xùn)中心）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19