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信念網絡在話題識別與追蹤中的應用研究(簡體書)
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信念網絡在話題識別與追蹤中的應用研究(簡體書)

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商品簡介

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向量空間檢索模型在話題識別與追蹤領域的成功應用,從理論上證明用於資訊檢索的貝葉斯網路模型亦可用於該領域。信念網路模型屬於基於貝葉斯網路的檢索模型的一種,專著圍繞該思想,將其用於話題識別與追蹤模型的構建,為該領域提出新的研究方法。考慮到新聞報導的特殊性,在文本處理階段,將在基本互資訊的基礎上,提出融合聚類思想和時間距離的新聞話題特徵選擇方法,用於計算新聞報導中術語的權重。為了獲得每個話題的初始特徵子集規模,給出基於類內距離最小、類間距離最大的目標函數,並採用座標下降法對其求解結合信念網路模型和新聞報導的特點,給出四個基於信念網路的話題模型BSTM-I、BSTM-II、BDTM-I和BDTM-II。BSTM-I、BSTM-II屬於靜態話題模型,其區別是節點層數、類型。BDTM-I屬於動態話題模型,節點類型和弧的意義與靜態模型相同,不同的是在話題追蹤過程中,其術語層會隨著話題的發展而不斷更新,包括術語權重的更新和術語節點的插入、刪除。以上三個話題模型沿用了傳統建模思想,具備和以往模型相同的優缺點。BDTM-II打破傳統建模的思想,運用信念網路模型提供了一個靈活框架的優勢,將術語節點分為兩類:初始核心術語節點和更新術語節點,並採用析取手段將它們作為兩類證據進行歸併。依據模型的拓撲結構、貝葉斯概率和條件獨立性假設給出了上述四個話題模型的概率推導。最後,專著將在上述內容的基礎上,進行基於信念網路的話題模型優化研究,以期進一步提高模型的綜合性能。

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