【摘 要】
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跨时空、跨文化文本挖掘等比较性文本挖掘(comparative text mining,CTM)旨在从多个可比的文本集中发现各文本集隐含语义结构的异同.针对当前主要的CTM模型只能分析公共话题
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60903225);湖南省自然科学基金项目(11JJ5044);国防科学技术大学优秀研究生创新基金项目(S100502)
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跨时空、跨文化文本挖掘等比较性文本挖掘(comparative text mining,CTM)旨在从多个可比的文本集中发现各文本集隐含语义结构的异同.针对当前主要的CTM模型只能分析公共话题的缺陷,提出一种部分比较性跨文本集LDA模型(partial comparative cross collections LDA model,PCCLDA)来实现跨文本集的话题分析,该模型通过层次狄利克雷过程(hierarchical Dirichlet processes,HDP)把话题划分为公共话题和文本集特有话题,使模型能更加精确地对文本进行建模.模型采用Gibbs抽样方法进行参数推导,一系列包括Held-Out数据对数似然和模型困惑度指标在内的定量与定性的实验表明,模型不仅能够发现公共话题在不同文本集中的差异,而且能分析各文本集特有的话题;在Held-Out对数似然测度和模型困惑度指标上,PCCLDA相对当前两个主要的CTM模型具有较大的优势.
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