基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究
来源：图书情报工作杂志2020年第3期北京时间：
作者：蒋甜,刘小平,刘会洲
单位：中国科学院文献情报中心 北京 100190
摘要：[目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题，建立科学有效的主题过滤方法，排除噪声主题，确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系，构建关键词关联度指标（KRI），借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例，计算各主题-关键词分布的KRI值，与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明，该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题，提高主题识别的准确性，也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。
关键词：主题过滤,LDA模型,关键词关联度指标KRI,
基金资助：本文系中国科学院文献情报能力建设专项"科技领域战略情报研究与决策咨询体系建设"子课题"基础交叉前沿领域战略情报研究与决策咨询"（项目编号： Y8C0381005-01）研究成果之一。
