LinkedIn文本分析平台：主题挖掘的四大技术步骤

需要为整个文件集合产生一个单独的主题列表。LinkedIn引入了文件频率这个参数来进行整个文件集合的主题TF-IDF值的计算。

主题挖掘的业务价值

乍眼一看，这套多模块的流水线处理系统中任何模块都可以单独工作，但会有人担心无预过滤的TF-IDF计算会产生干扰和不准确的主题；不过，LinkedIn使用该系统对论坛讨论、组信息更新、博客中的用户意见文本进行主题挖掘，实践效果很好。

LinkedIn不需要人工的预览内容就可以简单地实现主题生成，同时根据文件来源的不同可以产生不同的主题。比如，账号使用者抱怨的主题可能有“主要账号”、“次要账号”、“合并账号”、“关闭账号”、“复制账号”等；简历浏览者可能关心的主题是“删除联系人”、“通讯录”、“导入联系人”、“发送邀请”和“待处理邀请”。最终，这些主题会以轮子视图的形式呈现出来，轮子内圈是实体词主题，外圈是每个实体词对应的动作。

生成主题之后，对用户抱怨反馈按照这些主题进行分类，客户服务代表据此辨别整理主题的各种情绪，从而便于用户反馈的搜索或者内容总结的生成。

此外，主题随时间的变化情况还可以用来开展趋势算法的研究。这样可以在网络媒体和社区反馈中获取重要信息。最后，还可以使用主题进行文本分类，从而降低信息维度、提高处理效率。

查看英文原文：Voices Part II: Technical Details for Topic Mining

原文链接：http://www.infoq.com/cn/news/2016/07/technical-details-for-topic

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