【摘 要】
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文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用·基于PLSA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系
【机 构】
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中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60373056);国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2002CB312103);中国科学院软件研究所创新工程重大项目
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文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用·基于PLSA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系·实验以汉语的整句作为基本块,尝试了多种相似性度量手段及边界估计策略,同时考虑相邻句重复的未登录词对相似值的影响,其最佳结果表明,片段边界的识别错误率为6·06%,远远低于其他同类算法·
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