【摘 要】
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为了从日益丰富的蒙古文信息中快速准确地检索用户需求的主题信息，提出了一种融合主题模型LDA与语言模型的方法。该方法用语言模型与LDA模型对蒙古文文档进行建模，利用吉普斯抽
【机 构】
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内蒙古师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562068);内蒙古自然科学基金资助项目(2013MS0912);内蒙古自治区教育部人文社会科学研究项目(13YJAZH080)
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为了从日益丰富的蒙古文信息中快速准确地检索用户需求的主题信息，提出了一种融合主题模型LDA与语言模型的方法。该方法用语言模型与LDA模型对蒙古文文档进行建模，利用吉普斯抽样方法进行推理间接计算模型的参数，挖掘隐藏在文档内不同主题与词之间的关系，得到文档的主题分布，并以此分布来计算与检索关键词主题之间的相似度，最后返回与该主题最相关的文档。语言模型充分利用蒙古文语法特征以及统计信息，而主题模型LDA又具有良好的潜在语义挖掘及主题发现的泛化学习能力，从而结合两种方法更好地实现蒙古文文档的主题语义检索，提高检索
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