基于在线Biterm主题模型的舆情新闻事件跟踪

来源：计算机工程与应用杂志2022年第22期北京时间：

作者：马子娟, 岳昆, 段亮, 赵天资

单位：云南大学 信息学院，昆明 650500

摘要：舆情新闻事件跟踪，是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点，基于在线Biterm主题模型（online Biterm topic model，DBTM），通过随机坍缩变分贝叶斯（stochastic collapsed variational Bayesian inference，SCVB0）算法更新参数，提出面向舆情新闻事件监控的主题模型MBTM（monitor Biterm topic model），利用该模型检测初期事件主题，跟踪后续新闻所属的主题。为了对存在关联关系的事件进行串联，进一步给出事件线索的概念，分别从主题层面和语义层面度量线索关联度，进而针对新闻事件主题生成事件线索。实验结果表明，MBTM模型在大多数指标上均优于OBTM等模型，验证了该方法的有效性和高效性。

关键词：舆情新闻事件,事件跟踪,事件线索,在线Biterm主题模型