【摘 要】
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随着对LDA模型的研究越来越深入,文本表示和挖掘能力进一步提高。"话题"是LDA模型中一个非常重要的概念,是特征集合的一个多项式概率分布。话题追踪是根据少数已知相关信息在
【机 构】
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国防科技大学人文与社会科学学院,国防科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873097,60933005)资助
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随着对LDA模型的研究越来越深入,文本表示和挖掘能力进一步提高。"话题"是LDA模型中一个非常重要的概念,是特征集合的一个多项式概率分布。话题追踪是根据少数已知相关信息在未知报道流中追踪一个话题,找出与该话题相关的所有报道。把LDA模型用于话题追踪,目的有两个:(一)检验LDA话题对追踪话题的表示能力;(二)检验LDA模型在挖掘训练数据中的追踪话题时,LDA话题和追踪话题之间的关系。实验表明:相对于经典的向量空间模型和一元语言模型,以及专门针对追踪话题提出的事件模型,基于LDA模型的追踪性能更好,但由于粒度不同,LDA模型中的话题和追踪话题并没有直接的一一对应的关系,实现可定制话题的LDA模型是下一步工作的目标。
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