【摘 要】
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主题检测近年来在文本挖掘和自然语言处理领域得到了广泛的应用,对主题进行结构建模是主题检测的基础。为了对文本流中的多粒度主题进行建模,提出一种基于语义层次树的主题结
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403238,61100138);山西省自然科学基金(2014021022-1,2011011016-2);山西省回国留学人员科研资助项目(2013-022)
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主题检测近年来在文本挖掘和自然语言处理领域得到了广泛的应用,对主题进行结构建模是主题检测的基础。为了对文本流中的多粒度主题进行建模,提出一种基于语义层次树的主题结构模型。该模型利用领域本体的特点,将主题同本体作一一映射,结合概率理论,将概念集里的概念用主题树的叶子节点表示,每一层中的节点均是下一层节点的多项分布,使之更适合描述文本流中多粒度的主题结构。为了便于构建主题的空间结构,提出主题的相似度和事件相关度计算方法。该文结尾设计了实验构造真实新闻文本流数据上的主题树。实验结果表明,该结构模型能够体现主题丰富的多粒度空间语义特征。
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