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摘要:
敏感话题通常包含态度倾向性,且具有一定的先验知识,如何有效利用这些先验知识来判断网络文本的敏感性是敏感话题检测的研究难点和热点.在充分利用条件随机场强大知识拟合能力的基础上,提出一种基于条件随机场的敏感话题检测模型.抽取特征词项,并结合敏感词汇库,将待检测文档和敏感话题类别分别表示为条件随机场中的观察序列和状态序列,再利用敏感话题类别中的先验知识来构造特征函数,从而使观察序列和状态序列建立联系.将待测文档中的特征项根据概率标注为敏感话题类别中的词项,在此过程中采用Viterbi算法对观察序列的可信度进行估计,并依据估计所得的概率值对待测文档中的特征项进行敏感性标注.实例验证结果表明,该算法能够得到较好的准确率、召回率和F度量值.
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文献信息
篇名 基于条件随机场的敏感话题检测模型研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 敏感话题检测 条件随机场 特征函数 特征词项 Viterbi算法 敏感性标注
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 人工智能与识别技术
研究方向 页码范围 158-162,167
页数 6页 分类号 TP391
字数 4967字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.08.030
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 翟东海 西南交通大学信息科学与技术学院 45 285 9.0 14.0
5 聂洪玉 西南交通大学信息科学与技术学院 15 70 5.0 7.0
6 崔静静 西南交通大学信息科学与技术学院 8 29 4.0 5.0
7 杜佳 西藏大学工学院 3 15 2.0 3.0
8 于磊 西南交通大学信息科学与技术学院 5 13 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
敏感话题检测
条件随机场
特征函数
特征词项
Viterbi算法
敏感性标注
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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317027
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