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章建

作品数：3 被引量：4H指数：1
供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇上下文
  • 2篇基于上下文
  • 1篇信息处理
  • 1篇语义相关
  • 1篇语义相关性
  • 1篇文字信息
  • 1篇文字信息处理
  • 1篇关系抽取
  • 1篇LDA
  • 1篇抽取

机构

  • 3篇上海交通大学

作者

  • 3篇章建
  • 2篇李芳

传媒

  • 1篇上海交通大学...
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于局部和全局的LDA话题演化分析被引量：3
2012年
对话题演化进行形式化描述,探讨了基于全局和局部话题演化的2种建模方式,并应用话题相似度和困惑度进行评测.对房地产话题和奥运会话题进行实例分析,给出了2种不同建模方法在话题演化方面的优缺点.两会报告实验结果表明,全局话题演化能够获得较好的模型参数,方法简单可靠;而局部话题演化则能产生细粒度话题,反映新话题的产生和旧话题的消亡.
章建李芳
关键词：文字信息处理
基于上下文的话题演化和话题关系抽取研究被引量：1
2015年
自动挖掘大规模语料中的语义信息以及演化关系近年来已受到广大专家学者的关注。话题被认为是文档集合中的潜在语义信息，话题演化用于研究话题内容随时间的变化。该文提出了一种基于上下文的话题演化和话题关系抽取方法。分析发现，一个话题常和某些其他话题共现在多篇文档中，话题间的这种共现信息被称为话题的上下文。上下文信息可以用于计算同时间段话题间的语义关系以及识别不同时间段中具有相同语义的话题。该文对2008年-2012年两会报告以及2007年～2011年NIPS科技文献进行实验，通过人工分析，利用话题的上下文信息，不但可以提高话题演化的正确率，而且还能挖掘话题之间的语义关系，在话题演化的基础上，显示话题关系的演化。
章建李芳
基于上下文的话题和话题关系的演化研究
自动挖据大规模语料中的语义信息以及演化关系近年来已受到广大专家学者的关注。话题被认为是文集中的潜在语义信息,而话题演化则主要关注于如何将不同时间段上文集中的语义信息以话题的形式提取出来并将话题在时间轴上的变化情况反映出来...
章建
关键词：语义相关性
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共1页<1>
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