1.一种语音转录文本质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：根据LDA主题模型获取待测试语音转录文档集中主题在每一个待测试语音转录文本中的主题概率分布；将所述主题概率分布进行聚类得到质量评估结果；聚类簇数依据语音转录文本质量评估评分等级标准设置，聚类结果按照聚类簇划分，根据聚类结果中的主题词分布判断得到质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，通过如下公式得到主题概率分布，p(z|α)＝∫p(z|θ)Dir(θ|α)dθ其中，θ为服从多项式分布的参数；α为主题的狄里克雷先验分布的超参数，由不同的α可以产生不同的主题混合分布；z为文档的每个主题。
3.根据权利要求1所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，根据LDA主题模型获取待测试语音转录文档集中主题在每一个待测试语音转录文本中的主题概率分布的步骤之前，还包括：根据训练语音转录文档集对LDA主题模型进行模型参数优化。
4.根据权利要求3所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，根据训练语音转录文档集对LDA主题模型进行模型参数优化的步骤中，包括：根据LDA主题模型获取训练语音转录文档集中主题在每一个训练语音转录文本中的训练主题概率分布和训练词在主题上的分布；将所述训练主题概率分布进行聚类得到聚类结果；根据所述聚类结果和所述训练词在主题上的分布进行模型参数优化。
5.根据权利要求4所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，通过如下公式得到训练词在主题上的分布，p(w|z)＝p(w|z,β)＝∫p(w|z,φ)Dir(φ|β)dφ其中， 为主题的词项分布；β为主题中词项的先验分布的超参数；w为具体的词；z为文档的每个主题。
6.根据权利要求1-5任一所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，根据LDA主题模型获取待测试语音转录文档集中主题在每一个待测试语音转录文本中的主题概率分布的步骤之前，还包括：对待测试语音转录文档集中待测试语音转录文本进行预处理。
7.根据权利要求1-5任一所述的语音转录文本质量评估方法，其特征在于，通过如下公式对所述主题概率分布进行聚类，其中，A和B分别表示两个文本的主题向量；A·B为向量的点积；‖A‖‖B‖为向量的叉积。
8.一种语音转录文本质量评估装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于根据LDA主题模型获取待测试语音转录文档集中主题在每一个待测试语音转录文本中的主题概率分布；第一处理模块，用于将所述主题概率分布进行聚类得到质量评估结果；聚类簇数依据语音转录文本质量评估评分等级标准设置，聚类结果按照聚类簇划分，根据聚类结果中的主题词分布判断得到质量评估结果。
9.根据权利要求8所述的语音转录文本质量评估装置，其特征在于，还包括：第二处理模块，用于根据训练语音转录文档集对LDA主题模型进行模型参数优化。
10.根据权利要求9所述的语音转录文本质量评估装置，其特征在于，所述第二处理模块包括：第一获取单元，用于根据LDA主题模型获取训练语音转录文档集中主题在每一个训练语音转录文本中的训练主题概率分布和训练词在主题上的分布；第一处理单元，用于将所述训练主题概率分布进行聚类得到聚类结果；第二处理单元，用于根据所述聚类结果和所述训练词在主题上的分布进行模型参数优化。
11.根据权利要求8-10任一所述的语音转录文本质量评估装置，其特征在于，还包括：第三处理模块，用于对待测试语音转录文档集中待测试语音转录文本进行预处理。
12.一种终端，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述权利要求1-7中任一所述的语音转录文本质量评估方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述权利要求1-7中任一所述的语音转录文本质量评估方法。
