【摘 要】
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文本分割在文本摘要、信息检索等诸多领域都有重要的应用。主题模型是该领域研究中的重要方法,但目前基于主题模型的方法普遍依赖于主题个数的人工设置。针对此问题,本文提出
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（“八六三”计划）（2011AA7032030D）资助项目, 全军军事研究生课题（2011JY002-158）资助项目
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文本分割在文本摘要、信息检索等诸多领域都有重要的应用。主题模型是该领域研究中的重要方法,但目前基于主题模型的方法普遍依赖于主题个数的人工设置。针对此问题,本文提出了一种基于分层狄利克雷过程（Hierarchical Dirichlet process,HDP）模型的文本分割方法。首先使用HDP模型获取文本在主题空间的向量表示,然后将主题向量用于C99分割算法实现文本分割,最后使用两种优化策略对结果进行优化。实验结果表明,基于HDP模型的方法能够摆脱对人工设置主题个数的依赖,有效提高了文本分割的性能。
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