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[11]RUBIN T N,CHAMBERS A,SMYTH P,et al.Statistical topic models for multi-label document classification[]. Machine learning,2012,88(1/2):157-208. 苏婧琼，女，1991年生，硕士研究 [12]ANDRZEJEWSKI D,BUTTLER D.Latent topic feedback 生，主要研究方向为自然语言处理、粒 for information retrieval[C]//Proceedings of the 17th ACM 计算。 SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.San Diego,USA:ACM,2011:600- 608.［４］ ＬＩＮ Ｃｈｅｎｇｈｕａ， ＨＥ Ｙｕｌａｎ， ＥＶＥＲＳＯＮ Ｒ． Ａ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｄｅｔｅｃ⁃ ｔｉｏｎ ［ Ｃ ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｅｅｎｔｈ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ． Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ， ＰＡ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１１： １４４－１５２． ［５］ＴＩＴＯＶ Ｉ， ＭＣＤＯＮＡＬＤ Ｒ． Ａ ｊｏｉｎｔ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｅｘｔ ａｎｄ ａｓｐｅｃｔ ｒａｔｉｎｇｓ ｆｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ａｎ⁃ ｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ． Ｃｏｌｕｍｂｕｓ， ＵＳＡ： Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ， ２００８： ３０８ －３１６． ［６］ＰＡＵＬ Ｍ， ＧＩＲＪＵ Ｒ． Ａ ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｔｏｐｉｃ⁃ａｓｐｅｃｔ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇ ｍｕｌｔｉ⁃ｆａｃｅｔｅｄ ｔｏｐｉｃｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｗｅｎｔｙ⁃Ｆｏｕｒｔｈ ＡＡＡＩ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ａｔｌａｎｔａ， ＵＳＡ： ＡＡＡＩ， ２０１０： ５４５－５５０． ［７］ＭＥＩ Ｑｉａｏｚｈｕ， ＬＩＮＧ Ｘｕ， ＷＯＮＤＲＡ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｔｏｐｉｃ ｓｅｎｔｉ⁃ ｍｅｎｔ ｍｉｘｔｕｒｅ： ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆａｃｅｔｓ ａｎｄ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｉｎ ｗｅｂｌｏｇｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １６ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ． Ｎｏｒｔｈ Ｃａｒｏｌｉｎａ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１０： １７１－ １８０． ［８］ＪＯ Ｙ， ＯＨ Ａ Ｈ． Ａｓｐｅｃｔ ａｎｄ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ， Ｃｈｉｎａ： ＡＣＭ， ２０１１： ８１５－８２４． ［９］欧阳继红， 刘燕辉， 李熙铭， 等． 基于 ＬＤＡ 的多粒度主 题情感混合模型［ Ｊ］． 电子学报， ２０１５， ４３（ ９）： １８７５ － １８８０． ＯＵＹＡＮＧ Ｊｉｈｏｎｇ， ＬＩＵ Ｙａｎｈｕｉ， ＬＩ Ｘｉｍｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｍｕｌｔｉ⁃ ｇｒａｉｎ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ／ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＬＤＡ［ Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃ⁃ ｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉｃａ， ２０１５， ４３（９）： １８７５－１８８０． ［１０］ＢＬＥＩ Ｄ Ｍ， ＮＧ Ａ Ｙ， ＪＯＲＤＡＮ Ｍ Ｉ． Ｌａｔｅｎｔ ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ ａｌｌｏ⁃ ｃａｔｉｏｎ ［ Ｊ ］． Ｔｈｅ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００３， ３： ９９３－１０２２． ［１１］ＲＵＢＩＮ Ｔ Ｎ， ＣＨＡＭＢＥＲＳ Ａ， ＳＭＹＴＨ Ｐ， ｅｔ ａｌ． Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ⁃ｌａｂｅｌ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ［ Ｊ ］． Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ， ２０１２， ８８（１ ／ ２）： １５７－２０８． ［１２］ ＡＮＤＲＺＥＪＥＷＳＫＩ Ｄ， ＢＵＴＴＬＥＲ Ｄ． Ｌａｔｅｎｔ ｔｏｐｉｃ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｆｏｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １７ｔｈ ＡＣＭ ＳＩＧＫＤＤ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１１： ６００ － ６０８． ［１３］ ＷＡＬＬＡＣＨ Ｈ Ｍ． Ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ： ｂｅｙｏｎｄ ｂａｇ⁃ｏｆ⁃ｗｏｒｄｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２３ｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２００６： ９７７－ ９８４． ［１４］ＣＨＵＲＣＨ Ｋ Ｗ， ＨＡＮＫＳ Ｐ． Ｗｏｒｄ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｎｏｒｍｓ， ｍｕ⁃ ｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｌｅｘｉｃｏｇｒａｐｈｙ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｌｉｎ⁃ ｇｕｉｓｔｉｃｓ， １９９０， １６（１）： ２２－２９． ［１５］ＴＵＲＮＥＹ Ｐ Ｄ， ＬＩＴＴＭＡＮ Ｍ Ｌ． Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｐｒａｉｓｅ ａｎｄ ｃｒｉｔｉ⁃ ｃｉｓｍ： ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ［Ｊ］． ＡＣＭ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００３， ２１ （４）： ３１５－３４６． ［１６］张小平． 主题模型及其在中医临床诊疗中的应用研究 ［Ｄ］． 北京： 北京交通大学， ２０１１： ５７－５８． ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｏｐｉｎｇ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ＴＣＭ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ［Ｄ］． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｂｅｉ⁃ ｊｉｎｇ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１１： ５７－５８． ［１７］ＡＬＳＵＭＡＩＴ Ｌ， ＢＡＲＢＡＲá Ｄ， ＧＥＮＴＬＥ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｔｏｐｉｃ ｓｉｇ⁃ ｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｒａｎｋｉｎｇ ｏｆ ＬＤＡ ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄ⁃ ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｄａｔａｂａｓｅｓ． Ｂｌｅｄ， Ｓｌｏｖｅｎｉａ： ＡＣＭ， ２００９： ６７－８２． 作者简介： 郝洁，女，１９９２ 年生，硕士研究生， 主要研究方向为自然语言处理、粗糙 集。 谢珺，女，１９７９ 年生，副教授，主要 研究方向为粒计算、粗糙集、数据挖掘、 智能信息处理。 苏婧琼，女，１９９１ 年生，硕士研究 生，主要研究方向为自然语言处理、粒 计算。 第 ４ 期 郝洁，等：基于词加权 ＬＤＡ 算法的无监督情感分类 ·５４５·