检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2010年第6期24卷 43-49,68页

作者：单斌李芳上海交通大学计算机科学与工程系中德语言技术联合实验室上海200240

现实生活中不断有新话题的产生和旧话题的衰减,同时话题的内容也会随着时间发生变化。自动探测话题随时间的演化越来越受到人们的关注。Latent Dirichlet Allocation模型是近年提出的概率话题模型,已经在话题演化领域得到较为广泛的应... 详细信息

现实生活中不断有新话题的产生和旧话题的衰减,同时话题的内容也会随着时间发生变化。自动探测话题随时间的演化越来越受到人们的关注。Latent Dirichlet Allocation模型是近年提出的概率话题模型,已经在话题演化领域得到较为广泛的应用。该文提出了话题演化的两个方面:内容演化和强度演化,总结了基于LDA话题模型的话题演化方法,根据引入时间的不同方式将目前的研究方法分为三类:将时间信息结合到LDA模型、对文本集合后离散和先离散方法。在详细叙述这三种方法的基础上,针对时间粒度、是否在线等多个特征进行了对比,并且简要描述了目前广泛应用的话题演化评测方法。文章最后分析了目前存在的挑战,并且对该研究方向进行了展望。

关键词：话题模型话题演化 Latent Dirichlet Allocation

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特定事件微博与新闻报道话题对比研究

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中文信息学报 2014年第1期28卷 47-55页

作者：周振宇李芳上海交通大学计算机科学与工程系中德语言技术联合实验室上海200240

该文描述了基于特定事件的新闻报道和微博在话题层面的对比研究。首先利用LDA话题模型抽取两种媒体上关于特定事件的话题,然后提出了话题关注度、差异度、演化度的定义和计算公式,改进了不同媒体话题差异度的计算方法,最后,选取四个不... 详细信息

该文描述了基于特定事件的新闻报道和微博在话题层面的对比研究。首先利用LDA话题模型抽取两种媒体上关于特定事件的话题,然后提出了话题关注度、差异度、演化度的定义和计算公式,改进了不同媒体话题差异度的计算方法,最后,选取四个不同种类的事件,进行实验对比与分析,结果显示,关于同一事件,1)微博上评论性话题较多,话题关注度值比较接近;新闻报道上事实性话题较多,话题关注度值差异较大;2)微博与新闻报道对评论性话题词汇差异度大,事实性话题词汇差异度小;3)微博上评论性话题持续时间较长,内容变化较少;新闻报道上事实性话题持续时间较长,内容变化较少。

关键词：话题模型微博新闻报道对比

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中文计算语言学信息中心介绍

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中国中文信息学会第六次全国会员代表大会暨成立二十五周年学术会议

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中文计算语言学信息中心介绍

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中国中文信息学会第六次全国会员代表大会暨成立二十五周年学术会议

1．研究目的计算语言学(Computational Linguistics)是通过建立形式化的数学模型,来分析、处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力为目的这样的一门学科。它属于多学科... 详细信息

1．研究目的计算语言学(Computational Linguistics)是通过建立形式化的数学模型,来分析、处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,从而达到以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力为目的这样的一门学科。它属于多学科交叉领域,国内很多科研单位和专家在计算语言学的研究和开发工作中付出了极大的努力,在理论研究和产品开发上都取得了显著的成果。然而,由于众多的单位,不同的方法,难于实现信息和资源的共享,导致重复开发,研究,造成人员和经费的浪费。

关键词：数据库查询字段值信息中心文档窗口

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基于种子文档和话题模型的话题演化研究

基于种子文档和话题模型的话题演化研究

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第六届全国信息检索学术会议

作者：单斌李芳上海交通大学计算机科学与工程系中德语言技术联合实验室

现实生活中不断有新话题的产生和旧话题的消亡,话题的内容也随着时间不断的变化。因此自动探测话题演化越来越受到学者的关注。Latent Dirichlet Allocation模型是近年提出的概率话题模型,已经在话题演化领域得到较为广泛的应用。但是... 详细信息

现实生活中不断有新话题的产生和旧话题的消亡,话题的内容也随着时间不断的变化。因此自动探测话题演化越来越受到学者的关注。Latent Dirichlet Allocation模型是近年提出的概率话题模型,已经在话题演化领域得到较为广泛的应用。但是目前的基于LDA的话题演化技术,往往需要引入额外的模型参数,从而给模型推导增加了难度,或者依赖话题之间的距离判断话题演化关系,使话题演化不够精确。因此如何更精确有效地从文本集合中生成话题的演化是本文的目的。本文主要介绍了基于种子文档的话题演化方法,如何抽取种子文档,并利用种子文档关联连续时间窗口上的话题,最终形成演化。实验结果证明,在NIPS 2003到2008论文语料集中,该方法同样展示出了很好的演化结果。最后本文进行了总结和对未来研究方向的展望。

关键词： Latent Dirichlet Allocation 话题演化种子文档话题模型

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基于话题模型的科技文献话题发现和趋势分析

基于话题模型的科技文献话题发现和趋势分析

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第十一届全国计算语言学学术会议

作者：贺亮李芳上海交通大学计算机科学与工程系中德语言技术联合实验室

自动挖掘科技文献话题,总结研究领域的发展趋势及最新研究动态,能给科技工作者的研究工作提供帮助。本文提出一种话题发现和趋势分析的方法,该方法首先利用LDA话题模型抽取科技文献的话题,然后计算话题的强度和影响力,最后研究话题的趋... 详细信息

自动挖掘科技文献话题,总结研究领域的发展趋势及最新研究动态,能给科技工作者的研究工作提供帮助。本文提出一种话题发现和趋势分析的方法,该方法首先利用LDA话题模型抽取科技文献的话题,然后计算话题的强度和影响力,最后研究话题的趋势变化。本文提出了可以针对任何文集的话题强度和影响力的计算方法,对热门和冷门话题以及影响力高和影响力低的话题分别进行了趋势分析。对ACL论文集进行实验,结果显示了计算语言学领域的一些发展状况且验证了话题强度和影响力的计算方法是可行的。

关键词：话题模型趋势分析

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