【摘 要】
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在贝叶斯信念网络的基础上,给出了一个新的动态话题追踪模型作为文章的表示模型。依据时间距离量化动态话题追踪中的时序信息,并将其应用于特征权重的动态调整。考虑到较长时
【机 构】
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河北大学管理学院,河北大学数学与计算机学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（20070420700）, 河北省自然科学基金资助项目（F2011201146）, 河北省科技计划项目（13450337）资助
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在贝叶斯信念网络的基础上,给出了一个新的动态话题追踪模型作为文章的表示模型。依据时间距离量化动态话题追踪中的时序信息,并将其应用于特征权重的动态调整。考虑到较长时间没有再现的特征权重应该衰减,给出了权重衰减函数,若衰减后的特征权重低于一定的阈值,则将其视为冗余信息。实验采用TDT4测试集合和DET曲线进行评测,通过反复实验获得基于TDT语料的最优时间距离阈值α和决定是否为冗余特征的阈值β。实验证明,使用时序权重后可有效提高动态话题追踪模型的追踪性能。
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