【摘 要】
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目前专家检索的方式无法分析文本中的语义结构信息。通过作者主题模型挖掘文档中的作者与词项的关系,建立了文档、作者、主题和词项的关系,打破了文档模型专家与查询独立的假
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目前专家检索的方式无法分析文本中的语义结构信息。通过作者主题模型挖掘文档中的作者与词项的关系,建立了文档、作者、主题和词项的关系,打破了文档模型专家与查询独立的假设。基于作者主题模型的专家检索根据聚类结果,采用三元数组表示新文档中的每一个单词,根据专家与文档的关联关系,为每个候选专家建立支持文档,在支持文档上计算专家与单词的共现关系以及作者与文档的关联关系,根据专家与查询的相关度高低返回专家列表,采用JS距离法发现与某专家相似的专家群体。从ACL和EMNLP_CONLL会议上选择1557篇论文组成实验数据集,通过基于作者主题模型的专家检索与文档模型方法在查准率、召回率、MAP值和检索耗时方面的对比,发现基于作者主题模型的专家检索能够有效提高专家检索的性能。
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