【摘 要】
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根据时序关系将文本流划分为连续时间片中的文本集, 在线抽取各时间片中隐含的子话题, 采用模型选择方法动态确定各时间片包含的子话题数, 以历史时间片的子话题信息作为当前
【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（60902094,60903225,41001260）,高等学校博士学科点专项科研基金（20114307110008）资助致谢本文实验在开源程序knowceans-ildaf5ttp：//arbylon.net/resources.html）基础上实现,特此表示感谢.
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根据时序关系将文本流划分为连续时间片中的文本集, 在线抽取各时间片中隐含的子话题, 采用模型选择方法动态确定各时间片包含的子话题数, 以历史时间片的子话题信息作为当前子话题发现的先验知识, 基于 OLDA （Online latent Dirichlet allocation）模型抽取各时间片包含的子话题, 通过 Gibbs 抽样对话题模型参数进行估计; 对子话题进行关联分析, 定义子话题产生、消亡、继承、分裂和合并五种演化类型, 提出基于相对熵的子话题关联分析方法, 根据子话题语义相似度和时序关系建立子
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