基于LDA与Word2Vec的领域关键词抽取研究.caj

简介：
本文探讨了利用LDA（潜在狄利克雷分配）和Word2Vec技术进行特定领域的关键词提取的研究方法及其应用效果，旨在提高文本信息处理中的主题识别精度。 随着互联网与信息技术的进步，大数据分析已成为当前备受关注的话题之一。这种技术主要从海量数据中提取出有价值的信息作为特征，并通过分析现有数据的特性来实现归纳总结及预测未来趋势的目的。自然语言处理是智能化文本信息解析的关键研究领域，通过对特定领域的大量文档进行深入剖析，可以获取该领域内的核心资讯和预判其发展方向。 特别是在财经行业中，利用大数据技术对海量的财经新闻、报告等资料进行深度挖掘与分析，能够帮助我们更好地理解经济发展的态势，并对未来趋势做出准确预测。中文文本处理主要包括分类、聚类等工作流程，这些都离不开词汇层面的研究。从众多词条中筛选出关键信息是开展有效文本解析的前提条件之一。关键词作为数据的重要标志，在研究过程中扮演着至关重要的角色。