【摘 要】
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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PCCMix混合模型来实现跨文本集的话题分析.该模型把多个文本集中的话题划分为公共话题和文本集特有话题,首先根据文本
【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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国家自然科学基金资助项目（60903225）,湖南省自然科学基金资助项目（11JJ5044）,国防科学技术大学优秀研究生创新基金资助项目（S100502）
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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PCCMix混合模型来实现跨文本集的话题分析.该模型把多个文本集中的话题划分为公共话题和文本集特有话题,首先根据文本数据建立这两类话题在所有词上的概率分布,再使用期望最大化算法进行模型的参数估计.实验结果表明,该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,模型能更精确地对文本建模,具有良好的性能.
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