一种面向多文本集的部分比较性混合模型

• 作者: 殷风景 王桢文 肖卫东 葛斌 谭文堂
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 概率分布 比较性文本挖掘 部分可比性 PCCMix模型 混合模型
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

针对当前主要的CTM模型只能分析公共话题的缺陷,提出一种PCCMix混合模型来实现跨文本集的话题分析.该模型把多个文本集中的话题划分为公共话题和文本集特有话题,首先根据文本数据建立这两类话题在所有词上的概率分布,再使用期望最大化算法进行模型的参数估计.实验结果表明,该模型不仅能够发现公共话题在不同文本集中的差异,而且能分析各文本集特有的话题,模型能更精确地对文本建模,具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖卫东	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	30	345	11.0	17.0
2	谭文堂	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	4	37	3.0	4.0
3	王桢文	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	3	18	2.0	3.0
4	殷风景	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	2	7	1.0	2.0
5	葛斌	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	17	134	7.0	10.0