《表4 数据集2使用LDA主题聚类的部分主题—词》

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《基于WBLDA的学术文献摘要主题聚类》

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表2和4是数据集2在WBLDA和LDA模型主题聚类的结果。表4中对于topic1的词分布不具体，如“资本”“营销”这些都是金融领域的一些概念，并不能了解具体代表的金融领域的分支，而表2中的topic1下金融大数据的主题下的词分布，有“金融素养”“营销策略”等，这些可以让人们知道具体讲的是金融领域哪一部分操作，还有“梁琪”这一金融大数据领域的优秀人才，可以供人们对其进行学习了解，更好地掌握金融大数据领域的信息和主题，这些准确的主题都得益于建立的作者层，能明确代表文献摘要的主题方向，并且对WBLDA的输入进行限制，改进了LDA不能区分非作用词的缺点。