摘要：针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型（Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM）。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题与标签之间的映射关系,提高主题的表达解释能力。通过在一个跨越25年＂以自然语言处理领域的中文期刊论文为主导＂的中文语料库上的实验,证明该模型相较于静态的有监督主题模型和无监督的动态主题模型,具有更好的语义解释概括能力,能更准确地反映文档的主题结构,更精确地捕捉主题–词汇概率分布的动态演化。

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