【摘 要】
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传统的话题检测方法仅通过最初几篇话题相关报道的特征来表示话题,不能适应话题动态变化的特点。为此,提出一种话题案例知识库的动态模型。采用资源描述框架,实现话题案例知
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,山东轻工业学院信息学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目（2011BAK08B04）
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传统的话题检测方法仅通过最初几篇话题相关报道的特征来表示话题,不能适应话题动态变化的特点。为此,提出一种话题案例知识库的动态模型。采用资源描述框架,实现话题案例知识表示,并在层次语义树基础上,利用案例融合策略实现话题案例知识库的动态更新,使用最大容忍优化策略解决话题质心漂移问题。实验结果表明,通过提高话题案例知识的全面性和内聚性,该模型能够改进话题检测和追踪的效果。
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