摘要：为对评论文本进行准确的主题分类,提出一种结合HowNet语义相似度和隐含狄利克雷分配(LDA)模型的主题聚类方法。不同于传统LDA模型,该方法通过HowNet常识知识库计算输入单词与当前主题聚类中单词间的语义相似度,以此调整LDA模型中的超参数β。为不同的单词分配不同的β值,以此监督聚类过程,在主题分析中实现从语法到语义的转变。实验结果表明,该方法能够有效提高主题聚类的准确性。

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