【摘 要】
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针对微博话题检测中需要解决的高维数据、噪声信息以及话题的快速演化等主要问题,提出一个有效的微博在线话题检测模型——可区分语言模型(discriminative language model,DL
【机 构】
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吉首大学软件服务外包学院,中山大学信息科学与技术学院
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针对微博话题检测中需要解决的高维数据、噪声信息以及话题的快速演化等主要问题,提出一个有效的微博在线话题检测模型——可区分语言模型(discriminative language model,DLM)。该模型首先选择微博数据的可区分特征子空间,接着利用一元语言模型实现微博话题的在线检测。实验表明,在MACRO_F1和AVG_CDET等指标上,DLM明显优于现有模型,DLM能准确及时发现微博话题。
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