【摘 要】
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传统的主题挖掘模型一般仅从交互型文本中挖掘出文档主题,为了能够从中挖掘出会话主题并提高挖掘模型的普适性,提出了一种基于对话内容的交互型文本会话主题生成模型。首先通
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,中国电信股份有限公司江西分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61163005）, 江西省科技计划基金资助项目（No.2014ZBBE50008）
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传统的主题挖掘模型一般仅从交互型文本中挖掘出文档主题,为了能够从中挖掘出会话主题并提高挖掘模型的普适性,提出了一种基于对话内容的交互型文本会话主题生成模型。首先通过分析交互型文本的特征,基于主题树的概念,定义了一个5层结构的对话生成树。以此为基础,再基于LDA构建会话主题生成模型（ST-LDA）。最后采用吉布斯抽样法对ST-LDA进行推导,得到会话主题及其分布概率。使用实际数据进行验证,结果表明,ST-LDA模型可以从交互型文本中有效地挖掘出会话主题。此外,成果可以降低分类算法的复杂度,回溯主题—参与者关
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