原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
话题字典是话题的描述特征子集,有判别力的话题字典可以在降低特征维数的同时提高对话题描述的准确性,进而提高话题识别与追踪的综合性能.以互信息为研究基础,提出了确定话题初始字典规模的目标函数,并采用坐标下降法对其求解,考虑到新闻话题是随时间动态变化、发展的,给出了融合时间信息的话题字典动态更新方法,最终得到有辨另别力的话题字典.实验在TDT语料上,以漏报率、误报率为评价标准,比较了增量式TF-IDF方法与提出的话题字典生成方法的性能.实验结果显示,提出的话题字典生成方法的性能较优.
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文献信息
篇名 有判别力的话题字典动态生成方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 话题字典 互信息 动态更新 目标函数
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 2723-2726
页数 4页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.09.035
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 徐建民 河北大学计算机科学与技术学院 65 462 12.0 18.0
2 朱杰 中央司法警官学院信息管理系 40 99 6.0 8.0
3 吴树芳 河北大学管理学院 34 133 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
话题字典
互信息
动态更新
目标函数
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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