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摘要:
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LDA模型的文本分割以LDA为语料库及文本建模,利用MCMC中的Gibbs抽样进行推理,间接计算模型参数.获取词汇的概率分布.使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的字词建立联系.实验以汉语的整句作为基本块,尝试多种相似性度量手段及边界估计策略,其最佳结果表明二者的恰当结合可以使片段边界的识别错误率远远低于其它同类算法.
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文献信息
篇名 基于LDA模型的文本分割
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 文本分割 LDA模型 相似性度量 边界识别
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 学术通信
研究方向 页码范围 1865-1873
页数 9页 分类号 TP301
字数 6910字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.10.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戴国忠 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 146 3450 33.0 52.0
2 石晶 长春工业大学计算机科学与工程学院 8 243 4.0 8.0
3 胡明 长春工业大学计算机科学与工程学院 35 397 9.0 19.0
4 石鑫 辽宁师范大学功能材料化学研究所 15 166 3.0 12.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (9)
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研究主题发展历程
节点文献
文本分割
LDA模型
相似性度量
边界识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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