基本信息

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文档摘要

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融合深度学习与BTM模型：短文本挖掘的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，互联网的普及使得文本数据呈爆发式增长态势。从社交媒体上用户发布的简短动态、新闻评论，到电商平台的商品评价等，短文本数据充斥在我们生活的各个角落。据统计，仅微博平台每天就会产生数以亿计的短文本内容，这些海量的短文本数据蕴含着丰富的信息，如公众对热门事件的看法、消费者对产品的评价与需求等，对其进行有效的挖掘和分析，能够为舆情监测、市场调研、信息检索等诸多领域提供有力支持。

然而，传统的文本挖掘方法在处理短文本时暴露出诸多局限性。传统方法如基于词袋模型和TF-IDF的文本分类与聚类