【摘 要】
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在基于Web的主题关键词查询扩展，获取候选主题句的基础上，提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法，以抽取粒度较细的主题信息，并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主
【机 构】
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苏州大学计算机科学和技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.90920004,No.60970056,No.61070123,No.61003153);江苏省高校自然科学重大基础研究项目(No.08KJA520002)
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在基于Web的主题关键词查询扩展，获取候选主题句的基础上，提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法，以抽取粒度较细的主题信息，并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主题的衬托，采用LDA模型对主题信息进行建模，利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句。在面向Web的主题句抽取的具体应用中，取得了较好的效果。
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