【摘 要】
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传统自适应话题追踪用向量空间模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈。针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60475022);山西省自然科学基金资助项目(20041041);山西省回国留学人员基金资助项目(2002004)
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传统自适应话题追踪用向量空间模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈。针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪方法(K-MATT方法),用话题类中心代替话题模型,把命名实体向量空间模型作为话题类中心,在追踪过程中不断迭代更新话题类中心,直到话题类中心稳定。实验证明K-MATT方法是有效的。
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