基于特征本体的文本流主题检测研究

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传统的主题检测方法以统计理论为基础,忽略了数据本身蕴涵的语义,带来了偏差严重、与样本数据高度相关等缺点。针对以上缺点,面向文本流数据,提出一种基于特征本体的主题检测方法。首先构建文本特征本体;其次,将较为复杂的文本特征本体看做是由若干主题组成的连通图,然后将主题连通图分解成单边图集合;再次,将主题相似度计算问题转换为单边图贡献度和图相似度的计算问题;最后,对每一批新文本集检测是否有新主题,从而使得主题的个数随着时间的推移而增加。在科技文献和新闻语料上进行实证研究,结果发现阈值6参数决定文本流中新主题出现的
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