组会搞得人很烦躁啊

师兄那边没什么进展，问一问也不好说，毕竟确实这个事搞不动，

问题出在什么地方呢，微博本身确实倒是有一些分类的方法，LDA 应该是不错的选择（当然有很多问题不好解决）。

trival的方法已经试完了，效果基本已经确定就那个样子了。

LDA 的话，labeled LDA和LDA都应该试试。主题模型对短文本效果很差，对于长文本吧...也没出找，现在的问题是微博数据真的是太垃圾了，根本不知道怎么下手。

问题最困难的地方在于，并不是把地方划归到某一个分类当中，而是说，要在所有的微博当中，提取出这个地方的位置语义。

神TMD位置语义。

分类什么的倒是可以做，做好了能干什么呢，就算是拿到了分类，通过分类我们难道试图提取什么出来吗？

目前看来最promise的方法可能就是在一个地方，对于拼起来的长有效微博进行LDA了。问题也有，最主要的还是效果不知道，因为微博所给的数据吧，都是那种话题比较泛泛的。

另一个我们也应该能思考得到，包含了任何和位置有一丁点关系都算的微博，在所有的微博里也只是一小部分，就算是微博本身也标记了位置信息了。

所以真的是，没什么好办法，如果要做些什么事情的话，可能就是LDA了，LDA获取微博的关键词，但是这之前很重要的一点就是要把没有用的微博过滤掉，并且，拼接出大的文档，来进行LDA。