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商品簡介
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目次
書摘/試閱
商品簡介
本書對話題發現與追蹤中的話題關聯識別和話題追蹤兩個任務進行了較為深入的研究，在新聞表示模型和關聯追蹤方法上提出了效果較為明顯的改進技術。 本書共分為四大部分：第一部分主要對話題發現與追蹤領域的國內外研究現狀進行闡述（第1章）；第二部分對新聞話題的表示模型進行較為細致的分析，并對話題關聯識別過程中的信息動態漂移問題進行動態信息擴充研究（第2、3章）；第三部分對話題追蹤研究中的話題漂移現象和起始已知信息較少的問題進行研究并提出相應的解決方法（第4、5章）；最后一部分對 本書的工作以及下一步延續做出總結和展望（第6章）。
名人/編輯推薦
《新聞話題表示模型和關聯追蹤技術研究》涉及內容比較集中、專業，可以作為計算機自然語言處理、數據挖掘、知識發現等研究方向的碩士生、博士生、研究人員、技術人員等的參考資料。
目次
第1章緒論
1.1背景
1.1.1問題來源
1.1.2發展歷史
1.2重要概念
1.3研究任務
1.4評價方法
1.5研究現狀分析
1.5.1表示模型
1.5.2相似度計算
1.5.3相似度整合
1.5.4關鍵問題和難點
1.6本書主要工作
1.7本書結構
第2章話題關聯識別中的表示模型分析
2.1新聞報道分析
2.2多向量表示模型的構建
2.2.1預處理
2.2.2特征選取
2.2.3特征權重計算
2.3多向量表示模型的使用
2.3.1相似度計算
2.3.2模糊匹配
2.3.3多個相似度整合
2.4實驗及討論
2.4.1話題關聯識別流程
2.4.2實驗數據
2.4.3實驗結果及分析
2.5小結
第3章話題關聯識別中的信息擴充技術
3.1問題描述
3.2相關工作
3.3動態擴充技術
3.4動態擴充信息
3.4.1摘要信息
3.4.2名實體
3.4.3依存信息
3.4.4精化策略
3.5實驗及討論
3.5.1實驗數據
3.5.2實驗結果及分析
3.6小結
第4章基于動態話題模型的話題追蹤
4.1話題漂移實例分析
4.2相關工作
4.3基于話題的權重計算方法
4.4動態話題模型
4.4.1基于相關樣本更新
4.4.2基于無關樣本更新
4.5實驗及討論
4.5.1話題追蹤流程
4.5.2實驗數據
4.5.3實驗結果及分析
4.6小結
第5章基于聯合追蹤方法的話題追蹤
5.1問題描述
5.2相關工作
5.3聯合追蹤
5.3.1基于關聯特征的追蹤方法
5.3.2基于已知相關信息的追蹤方法
5.3.3聯合追蹤方法
5.4實驗及討論
5.4.1實驗數據
5.4.2實驗結果及分析
5.5小結
第6章結論與展望
6.1全書總結
6.2下一步展望
附錄1作者著書期間的成果
附錄2 ICTCLAS詞性標注集
附錄3停用詞集
參考文獻
1.1背景
1.1.1問題來源
1.1.2發展歷史
1.2重要概念
1.3研究任務
1.4評價方法
1.5研究現狀分析
1.5.1表示模型
1.5.2相似度計算
1.5.3相似度整合
1.5.4關鍵問題和難點
1.6本書主要工作
1.7本書結構
第2章話題關聯識別中的表示模型分析
2.1新聞報道分析
2.2多向量表示模型的構建
2.2.1預處理
2.2.2特征選取
2.2.3特征權重計算
2.3多向量表示模型的使用
2.3.1相似度計算
2.3.2模糊匹配
2.3.3多個相似度整合
2.4實驗及討論
2.4.1話題關聯識別流程
2.4.2實驗數據
2.4.3實驗結果及分析
2.5小結
第3章話題關聯識別中的信息擴充技術
3.1問題描述
3.2相關工作
3.3動態擴充技術
3.4動態擴充信息
3.4.1摘要信息
3.4.2名實體
3.4.3依存信息
3.4.4精化策略
3.5實驗及討論
3.5.1實驗數據
3.5.2實驗結果及分析
3.6小結
第4章基于動態話題模型的話題追蹤
4.1話題漂移實例分析
4.2相關工作
4.3基于話題的權重計算方法
4.4動態話題模型
4.4.1基于相關樣本更新
4.4.2基于無關樣本更新
4.5實驗及討論
4.5.1話題追蹤流程
4.5.2實驗數據
4.5.3實驗結果及分析
4.6小結
第5章基于聯合追蹤方法的話題追蹤
5.1問題描述
5.2相關工作
5.3聯合追蹤
5.3.1基于關聯特征的追蹤方法
5.3.2基于已知相關信息的追蹤方法
5.3.3聯合追蹤方法
5.4實驗及討論
5.4.1實驗數據
5.4.2實驗結果及分析
5.5小結
第6章結論與展望
6.1全書總結
6.2下一步展望
附錄1作者著書期間的成果
附錄2 ICTCLAS詞性標注集
附錄3停用詞集
參考文獻
書摘/試閱
（4）第四階段：2003年－2004年突破期。由于研究內容和研究對象的特殊性，相鄰領域中的技術很難使TDT性能取得進一步改進，而且系統用于實際應用時的性能下降比較明顯，這些都促使TDT研究需要有所突破。為此，研究內容、實驗語料和評測方法都作了相應的調整。或許考慮到與實際應用越貼近，一些研究條件很難進行限制或定義，從而無法在統一的平臺上比較不同系統的性能，特別是隨著TIDES項目的結束，TDT評測在2004年之后就沒有再繼續。
（5）第五階段：2005年至今。評測雖然結束，但基于話題的研究由于實際應用需求仍是自然語言處理領域中的熱點：
①一方面，包括新聞文本在內的多種應用背景下的話題發現與追蹤研究都得到了積極的開展，例如，Bun和Ishizuka，Sekiguchi等，Nie等，Cselle等，Mori等，Qiu等，宋丹等，Iwata等，陳友等分別探討了在普通網頁、博客、郵件、網絡搜索結果、客戶行為、論壇信息等中的話題發現和組織問題。
②另一方面，隨著話題發現與追蹤研究的發展和深入，一些新的研究動向也為之帶來了新的問題和研究思路，例如：數據流挖掘、熱點話題發現、基于話題的多文檔摘要等。
a.數據流挖掘主要指對實時、動態、按時間排序的信息流進行的一系列相關研究，包括分類、聚類、概念漂移問題解決、時效問題解決等。TDT的研究對象也是一種動態數據流，兩個領域的發展是相互促進的。
b.熱點話題發現和基于話題的多文檔摘要都是對數據流經過TDT相關技術處理后所得結果的進一步整理，以方便人們對信息的使用。
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