A Competency Mining Method Based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) Model

潜在Dirichlet分配 计算机科学 主题模型 聚类分析 Dirichlet分布 人工智能 文档聚类 潜在类模型 干扰素 混合模型 数据挖掘
作者
Jiying Wu,Guandong Son,Sihui Wang
出处
期刊:Journal of physics [IOP Publishing]
卷期号:1682 (1): 012059-012059 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1742-6596/1682/1/012059
摘要

Abstract A text mining approach based on latent Dirichlet allocation (LDA) is proposed to analyze the competency characteristics. First, we briefly introduce the principle and hypothesis of latent Dirichlet allocation (LDA) model. Second, we elaborate the idea of using LDA topic model to extract competency, Then, we use Chinese text materials such as biographies and interviews of Chinese scientific and technological talents as data sources to conduct experiments, and obtain four competency topics including knowledge, attitude, quality and values. The research results preliminarily verify the effectiveness of latent Dirichlet allocation (LDA) model in competency research, but there are still many details to be improved in the future.
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