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基于种子词汇的话题标签抽取研究
被引量:
7
1
作者
寇宛秋
李芳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期114-121,143,共9页
传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足。该文在Latent Dirichlet Allocation(LDA)的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法。首先根据提出的权重计算公式抽取每个话题的种子词,然后,采用bootstrapp...
传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足。该文在Latent Dirichlet Allocation(LDA)的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法。首先根据提出的权重计算公式抽取每个话题的种子词,然后,采用bootstrapping思想,迭代产生包含种子词汇的关键短语集合,最后根据短语的完整性和泛化度选择话题标签。该文对两会报告话题和新闻事件话题进行实验,通过结果展示和人工评测,该方法抽取的话题标签能够较准确地表达话题的语义信息。
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关键词
话题标签
种子词抽取
bootstrapping算法
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职称材料
题名
基于种子词汇的话题标签抽取研究
被引量:
7
1
作者
寇宛秋
李芳
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期114-121,143,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873134)
文摘
传统话题模型用词项概率分布表示话题,在可解释性上存在很大的不足。该文在Latent Dirichlet Allocation(LDA)的结果上提出了一种基于种子词汇的话题标签抽取方法。首先根据提出的权重计算公式抽取每个话题的种子词,然后,采用bootstrapping思想,迭代产生包含种子词汇的关键短语集合,最后根据短语的完整性和泛化度选择话题标签。该文对两会报告话题和新闻事件话题进行实验,通过结果展示和人工评测,该方法抽取的话题标签能够较准确地表达话题的语义信息。
关键词
话题标签
种子词抽取
bootstrapping算法
Keywords
topic labelling
seed words extraction
bootstrapping method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于种子词汇的话题标签抽取研究
寇宛秋
李芳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013
7
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