基于线索树双层聚类的微博话题检测

微博作为一种全新的信息发布模式,在极大程度上增强了网络信息的开放性和互动性,但同时也造成微博空间内信息量的裂变式增长。利用话题检测技术将微博文本信息按照话题进行归类和组织,可以帮助用户在动态变化的信息环境下高效获取个性信息或热点话题。该文针对微博文本短、半结构、上下文信息丰富等特点,提出了基于线索树的双层聚类的话题检测方法,通过利用融合了时序特征和作者信息的话题模型(Temporal-Author-Topic,TAT)进行线索树内的局部聚类,借以实现垃圾微博的过滤,最后利用整合后的线索树进行全局话题检测。实验结果显示该方法在解决数据稀疏方面取得了较好的效果,话题检测的F值达到31.2%。

基于动态主题建模的Web论坛文档摘要

针对论坛文档由于自身特点缺乏有效的文档摘要方法的现状,提出一种基于LDA主题模型的论坛文档摘要方法.在主题建模中考虑了Web论坛文档中帖子和帖子之间的回复关系,并把主题的分布变为随文档变化而变化的一个动态过程,来解决主题的依赖和偏移问题.在使用GibbsEM采样算法来确定动态主题模型的参数后,通过计算句子中主题权重之和来确定各个主题的重要程度;最后根据动态主题模型中主题的概率分布计算各句子的权重并得到文档的摘要.实验结果表明,新方法在各个ROUGE评测标准上均优于其他各种对比的摘要方法.

汉语日常会话的对话行为分析标注研究

对话行为分析是进行更深入的对话理解模型探索的合适切入点。该文综合前人研究成果,设计了一套针对汉语日常会话的对话行为标注体系。引入主客观阐述和正反向反应子类,加强对话行为依存对和连贯修辞对的结构描述,同时引入话题线索分析机制,有效组织会话中的话题变化趋势。基于500个日常会话片段进行的对话行为标注实验中显示出了90%左右的双人独立标注宏一致率,表明目前的对话行为标记集设计具有良好的可操作性,可以适应汉语日常会话的行为功能模式描述需求。

灾害社会学的研究脉络与主要议题

灾害社会学的研究关注灾害事实发生发展变化的过程,国家、社会与灾民倾注于救灾的实践。灾害因人的因素而成为社会科学的研究对象,围绕灾害和灾害社会学研究的主要议题,古今中外皆有关注。梳理国内外关于灾害的社会学研究,顺着灾害研究的理路,我们思考了灾害社会学研究的本土化问题。

动态文本流中的话题线索检测算法

针对动态文本流中的话题线索检测问题,提出一种基于语义相关度模型的话题线索检测算法。利用改进的语义相关度模型计算消息文本与话题线索之间的语义相关度,将消息划分至相应的话题线索。在真实数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,该算法的F1测度值较高。

基于在线Biterm主题模型的舆情新闻事件跟踪

舆情新闻事件跟踪,是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点,基于在线Biterm主题模型(online Biterm topic model,DBTM),通过随机坍缩变分贝叶斯(stochastic collapsed variational Bayesian inference,SCVB0)算法更新参数,提出面向舆情新闻事件监控的主题模型MBTM(monitor Biterm topic model),利用该模型检测初期事件主题,跟踪后续新闻所属的主题。为了对存在关联关系的事件进行串联,进一步给出事件线索的概念,分别从主题层面和语义层面度量线索关联度,进而针对新闻事件主题生成事件线索。实验结果表明,MBTM模型在大多数指标上均优于OBTM等模型,验证了该方法的有效性和高效性。

引流挂线、英夫利昔单抗联合高糖局部注射治疗克罗恩病肛瘘患者的效果

目的研究引流挂线、英夫利昔单抗(IFX)联合高糖局部注射治疗克罗恩病(CD)肛瘘患者的效果。方法选取2018年3月~2019年4月于我院就诊的CD肛瘘患者78例,按照随机数字表法分为对照组(39例)和研究组(39例)。对照组行引流管线术联合IFX治疗,研究组在对照组的基础上行高糖局部注射治疗。观察两组患者临床疗效、炎症反应、症状评分。结果两组患者临床有效率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。术后6周研究组炎症水平(IL-12、CRP、TNF-α)、症状评分(CADI评分、PDAI评分)均显著低于对照组(P <0.05),其他时点各指标比较差异无统计学意义(P> 0.05)。结论引流挂线、英夫利昔单抗(IFX)联合高糖局部注射治疗克罗恩病短期疗效较好,长期疗效需进一步验证。

基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘

为解决单个帖子线索的多话题性问题,识别聚类中的孤立点,提出一种基于模糊聚类的网络论坛(BBS)热点话题挖掘算法.采用模糊聚类进行话题识别,使得一个帖子线索可以隶属于多个话题,而对于隶属度远小于类内平均隶属度的帖子线索,则当作孤立点来处理.此外,还给出了一种面向BBS文本的特征表示方法,并结合隶属度给出基于模糊划分的话题热度评分公式.实验结果验证了该算法的有效性.