李菲菲，王移芝

(北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044)

0 引 言

随着移动互联网的快速发展，网络信息量特别是文本信息呈指数增长，因此如何精准有效地挖掘、组织和利用海量文本背后的有用信息成为一个热门话题。文本聚类技术作为自然语言处理(natural language processing，NLP)的预处理步骤，对文本进一步分析和处理有着重要影响，比如信息检索、生成文档摘要等，在文本聚类方面，主题聚类[1]方法比传统方法更有效。于是，隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation，LDA)在挖掘文档中的隐含主题方面得到了越来越多的应用。

LDA[2]主题模型在2003年由普林斯顿大学的David M.Blei等提出，该模型是一种文本建模方法，能够将每篇文档的主题以概率分布的形式给出，用来识别大规模文本或者视频中隐含的主题信息，在信息检索、文本分类等领域应用非常广泛。目前普遍认为应用基于吉布斯采样[3]的LDA的最大问题是无法确定最优主题数目，然而主题数目的选取直接影响到LDA主题模型的性能，导致文档分布表示存在精度误差。

在大规模语料库中，文档集的聚类簇数通常与句子集中隐藏的主题数目一致，前者作为后者的先验知识。根据频繁词网络[4]隐含社区个数与文档集隐含主题数相一致的特点，文中提出了一种以频繁词集网络的社区划分个数用来指定LDA主题模型主题输入个数的方法，使得指定主题数更加接近文档分布表征的隐含主题数目。

1 相关工作

1.1 研究现状

大量研究表明，LDA主题抽取效果[5]与潜在主题的数量直接相关，主题抽取的结果对主题数目非常敏感。……