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信念网络在话题识别与追踪中的应用研究 吴树芳,朱杰 著 专业科技 文轩网
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信念网络在话题识别与追踪中的应用研究
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向量空间检索模型在话题识别与追踪领域的成功应用,从理论上证明用于信息检索的贝叶斯网络模型亦可用于该领域。信念网络模型属于基于贝叶斯网络的检索模型的一种,专著围绕该思想,将其用于话题识别与追踪模型的构建,为该领域提出新的研究方法。考虑到新闻报道的特殊性,在文本处理阶段,将在基本互信息的基础上,提出融合聚类思想和时间距离的新闻话题特征选择方法,用于计算新闻报道中术语的权重。为了获得每个话题的初始特征子集规模,给出基于类内距离很小、类间距离优选的目标函数,并采用坐标下降法对其求解结合信念网络模型和新闻报道的特点,给出四个基于信念网络的话题模型BSTM-I、BSTM-II、BDTM-I和BDTM-II。BSTM-I、BSTM-II属于静态话题模型,其区别是节点层数、类型。BDTM-I属于动态话题模型,节点类型和弧的意义与静态模型相同,不同的是在话题追踪过程中,其术语层会随着话题的发展而不断更新,包null
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