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主题模型在检索结果聚类中的应用 被引量:2
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作者 蒋宗礼 赵思露 《软件导刊》 2018年第12期177-181,共5页
检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量。针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法。基于改进的LDA模型,对得到的"文档-主题"概率分布进... 检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量。针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法。基于改进的LDA模型,对得到的"文档-主题"概率分布进行聚类分析,采用K-means算法完成聚类过程,最后提出根据聚类中心提取主题词作为类簇标签。实验结果表明,改进的LDA算法在检索结果聚类应用上不仅获得了很好的聚类效果,类簇标签也有良好的可读性。 展开更多
关键词 LDA 共现分析 检索结果聚 类簇标签
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基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具构建 被引量:1
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作者 刘熠 张智雄 +1 位作者 王宇飞 李雪思 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2024年第2期65-73,共9页
【目的】借鉴文献综合(Synthesis)的思想,利用人工智能技术构建科技文献结构化自动综合工具,以结构化的形式自动梳理文献集的研究脉络与研究骨架,揭示文献集的要点与看点。【方法】提出了一种基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具... 【目的】借鉴文献综合(Synthesis)的思想,利用人工智能技术构建科技文献结构化自动综合工具,以结构化的形式自动梳理文献集的研究脉络与研究骨架,揭示文献集的要点与看点。【方法】提出了一种基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具的建设思路,即通过语步识别与研究问题、研究方法、研究进展短语抽取,自动揭示单篇文献中的关键知识内容;通过层次聚类与类簇标签生成,实现多篇文献的知识整理归纳;通过设计树形综合结构,指导结构化综合结果输出。【结果】研发了结构化自动综合工具,能够自动综合文献集内容,并按照“研究问题-研究方法-研究进展”的树形结构揭示文献集的研究脉络与骨架。【局限】由于聚类技术的限制,目前还存在聚类准确率不足、聚类簇个数难以确定等问题,影响了自动综合效果。【结论】基于语步识别技术,构建面向实际应用的结构化自动综合工具,支持文献检索、自动综合、结果循证等功能,验证了基于语步识别实现结构化自动综合思路的可行性和有效性。 展开更多
关键词 科技文献 语步识别 结构化自动综合 短语抽取 层次聚 类簇标签生成
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