一种LDA主题模型识别方法

本发明涉及一种LDA主题模型识别方法，包括以下步骤：S1、利用Python库采集档案的高频搜索关键词，对采集到的数据进行预处理，包括去除无用的标点和特殊符号，只提取中文来，并进行文本分词，同时采用爬虫技术深入互联网或特定数据库，收集更为丰富和综合的档案数据，引入自然语言处理(NLP)技术，进行更深层次的语义理解和信息提炼，采用词性标注过滤非关键词汇，提高数据的质量和分析的精度。本发明基于LDA主题模型，采用多种采样算法为训练数据分配类别，当达到收敛后，统计待分类图书所属于每个类别的得分，据此获得待分类档案所属类别，针对传统档案格式不规范，命名不规范，各级组织存在档案共享访问困难等缺陷，具有显著提升。