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基于潜在狄利克雷分配模型预测克隆代码不一致变化的可能性 被引量：3
1
作者 尹丽丽 张丽萍 +2 位作者 王春晖 涂颖 刘东升 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第6期1788-1791,1811,共5页
程序员对源代码的拷贝、粘贴及修改活动会导致软件中出现大量的克隆代码,而在版本的进化过程中,克隆代码的不一致变化是引起程序错误的主要原因,同时会增加维护成本。为了解决该问题,提出一种新的研究方法:首先构建版本间克隆群的映射关... 程序员对源代码的拷贝、粘贴及修改活动会导致软件中出现大量的克隆代码,而在版本的进化过程中,克隆代码的不一致变化是引起程序错误的主要原因,同时会增加维护成本。为了解决该问题,提出一种新的研究方法:首先构建版本间克隆群的映射关系,其次借助潜在狄利克雷分配(LDA)模型提取直系克隆群集主题,最后预测克隆代码不一致变化的可能性。对一款软件的8个版本进行了实验,实验结果的区分度明显,可以有效地预测不一致变化的可能性,评估软件质量和可信性。 展开更多
关键词 预测 克隆代码 不一致变化 潜在狄利克雷分配模型 进化
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基于潜在狄利克雷分配模型和互信息的无监督特征选取法 被引量：3
2
作者 董元元 陈基漓 唐小侠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第8期2250-2252,2257,共4页
为解决互信息(MI)在特征选取中的类别缺失和倾向低频词问题,提出LDA-σ方法。该方法使用潜在狄利克雷分配模型(LDA)提取潜在主题,以"词—主题"间互信息的标准差作为特征评估函数。在Reuters-21578语料集上提取特征词并进行分... 为解决互信息(MI)在特征选取中的类别缺失和倾向低频词问题,提出LDA-σ方法。该方法使用潜在狄利克雷分配模型(LDA)提取潜在主题,以"词—主题"间互信息的标准差作为特征评估函数。在Reuters-21578语料集上提取特征词并进行分类,LDA-σ方法的微平均F1最高达0.9096;宏平均F1优于其他算法,最高达0.7823。实验表明,LDA-σ方法可用于文本特征选取。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分配模型 互信息 评价函数
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基于潜在狄利克雷分配模型的医疗数据研究 被引量：2
3
作者 许珠香 江弋 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期356-359,共4页
以潜在狄利克雷分配(Lejeune Dirichlet allocation,LDA)模型为基础,研究中医诊疗中的多关系主题模型,提出一个症状-中药-治疗-诊断方法(symptom-herb-therapies-diagnosis topic,SHTDT)模型,用于提取中医临床数据中的症状、中药、治疗... 以潜在狄利克雷分配(Lejeune Dirichlet allocation,LDA)模型为基础,研究中医诊疗中的多关系主题模型,提出一个症状-中药-治疗-诊断方法(symptom-herb-therapies-diagnosis topic,SHTDT)模型,用于提取中医临床数据中的症状、中药、治疗方法和诊断的主题结构.参数推理采用Gibbs抽样,根据主题间平均相似度,确定最佳主题数.实验中采用SHTDT模型可以预测给定症状的患者的主题分布、中药、治疗方法及诊断结果,为临床医生和研究人员提供参考.结果表明该模型能够为中医临床诊疗规律的研究提供一个新的统计工具. 展开更多
关键词 中医诊断 中医治疗 潜在狄利克雷分配(LDA)模型 GIBBS抽样 多关系主题
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潜在狄利克雷分配模型在网络日志的应用
4
作者 许两有 许珠香 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期455-458,共4页
近年来,基于Web日志的数据挖掘技术逐渐成为理论研究和商业应用中的热点问题,而其中Web用户分类又是挖掘领域中最重要的研究主题之一.对Web用户分类能够发现用户之间相似的用户行为,从而针对具体用户群设置对应的服务项目.根据用户的历... 近年来,基于Web日志的数据挖掘技术逐渐成为理论研究和商业应用中的热点问题,而其中Web用户分类又是挖掘领域中最重要的研究主题之一.对Web用户分类能够发现用户之间相似的用户行为,从而针对具体用户群设置对应的服务项目.根据用户的历史访问网页地址(URL)信息,提出了基于加权潜在狄利克雷分配(LDA)模型的用户分类方法,将用户划分到不同的主题群体,实验表明,这种方法能达到很好的分类效果. 展开更多
关键词 WEB日志 潜在狄利克雷分配(LDA)模型 URL 分类
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基于隐含狄利克雷分配模型的企业创新测量方法研究 被引量：1
5
作者 叶琴 蔡建峰 张秋韵 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2024年第2期90-98,共9页
如何准确测量企业创新是国家创新驱动发展战略背景下学界和业界亟待解决的关键问题。近年来,专利和研发支出作为当前主流企业创新代理指标备受质疑。为此,基于上市公司分析师报告文本,引入机器学习领域非监督学习方法,通过构建隐含狄利... 如何准确测量企业创新是国家创新驱动发展战略背景下学界和业界亟待解决的关键问题。近年来,专利和研发支出作为当前主流企业创新代理指标备受质疑。为此,基于上市公司分析师报告文本,引入机器学习领域非监督学习方法,通过构建隐含狄利克雷分配主题模型,开发一种新的测量企业创新的方法,并与当前主流方法进行比较。研究发现:①基于文本的企业创新测量方法既适用于专利和研发企业,也适用于非专利和非研发企业;②对于专利和研发企业而言,基于文本的企业创新与企业专利申请和研发支出显著相关;对于非专利和非研发企业而言,新测量方法能够有效识别企业利用新技术、开辟新市场等创新实践;③时间序列分析表明,基于文本分析的企业创新能够准确反映样本区间企业创新活动宏观趋势。 展开更多
关键词 隐含狄利克雷分配模型 企业创新 文本分析 主题模型 分析师报告
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基于潜在狄利克雷分布模型的多文档情感摘要 被引量：9
6
作者 荀静 刘培玉 +1 位作者 杨玉珍 张艳辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第6期1636-1640,共5页
针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重... 针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重要度和句子的特征计算句子的权重;最终提取情感文摘。实验结果表明,该方法能够有效地识别情感关键句,在准确率、召回率和F值上均有不错的效果。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分布模型 主观句子 情感分析 多文档摘要
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基于加权隐含狄利克雷分配模型的新闻话题挖掘方法 被引量：14
7
作者 李湘东 巴志超 黄莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1354-1359,共6页
针对传统新闻话题挖掘准确率不高、话题可解释性差等问题,结合新闻报道的体例结构特点,提出一种基于加权隐含狄利克雷分配(LDA)模型的新闻话题挖掘方法。首先从不同角度改进词汇权重并构造复合权值,扩展LDA模型生成特征词的过程,以获取... 针对传统新闻话题挖掘准确率不高、话题可解释性差等问题,结合新闻报道的体例结构特点,提出一种基于加权隐含狄利克雷分配(LDA)模型的新闻话题挖掘方法。首先从不同角度改进词汇权重并构造复合权值,扩展LDA模型生成特征词的过程,以获取表意性较强的词汇;其次,将类别区分词(CDW)方法应用于建模结果的词序优化上,以消除话题歧义和噪声、提高话题的可解释性;最后,依据模型话题概率分布的数学特性,从文档对话题的贡献度以及话题权值概率角度对话题进行量化计算,以获取热门话题。仿真实验表明:与传统LDA模型相比,改进方法的漏报率、误报率分别平均降低1.43%、0.16%,最小标准代价平均降低2.68%,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 新闻报道 话题挖掘 加权隐含狄利克雷分配模型 类别区分词 词序优化
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融合纹理结构的潜在狄利克雷分布铁路扣件检测模型 被引量：9
8
作者 罗建桥 刘甲甲 +1 位作者 李柏林 狄仕磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期574-579,共6页
针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了... 针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了图像的结构特点;然后,将标注信息嵌入LDA,由单词和标注共同推导图像主题,改进之后的主题分布考虑了图像结构;最后,以该主题分布训练分类器,检测扣件状态。相比LDA方法,正常扣件与失效扣件在TS_LDA主题空间中的区分度增加了5%~35%,平均漏检率降低了1.8%~2.4%。实验结果表明,TS_LDA能够提高扣件图像建模精度,从而更加准确地检测扣件状态。 展开更多
关键词 纹理结构 视觉单词 单词标注 潜在狄利克雷分布模型 铁路扣件检测
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基于隐含狄利克雷分配模型的消费者在线评论复杂网络构建及其应用 被引量：10
9
作者 刘晓君 那日萨 崔雪莲 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期305-312,共8页
为研究消费者在线评论的相互关系及整体演化发展,以隐含狄利克雷分配模型对消费者在线评论进行话题挖掘为基础,通过Pearson相似度确定评论间话题关系,构建了以评论为节点的复杂网络模型.以京东等平台上的手机评论语料库为例,对相应复杂... 为研究消费者在线评论的相互关系及整体演化发展,以隐含狄利克雷分配模型对消费者在线评论进行话题挖掘为基础,通过Pearson相似度确定评论间话题关系,构建了以评论为节点的复杂网络模型.以京东等平台上的手机评论语料库为例,对相应复杂网络的拓扑特性进行分析.研究表明,相同产品相同规模的评论网络统计特性相近;而相同平台上同一产品不同规模的评论网络性质差异明显,即小规模评论(产品销售初期)构成的网络是一个无标度网络,大规模评论(产品销售中后期)构成的网络演化为一个度分布为钟形分布的小世界网络.揭示了消费者发表在线评论行为之间相互作用,会影响整体评论网络的拓扑性质和演化规律,并为市场营销和管理实践提出了指导性建议. 展开更多
关键词 在线评论 隐含狄利克雷分配模型 复杂网络 皮尔森相似度 度分布
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基于隐含狄利克雷分配模型的图像分类算法 被引量：9
10
作者 杨赛 赵春霞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期181-183,共3页
概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对... 概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对图像进行分类。实验结果表明,与基于概率隐含语义分析模型的分类算法相比,该算法的分类性能较优。 展开更多
关键词 BOF模型 中层语义特征 隐含狄利克雷分配模型 隐含主题分布特征 K近邻算法 图像分类
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基于潜在狄利克雷分配的图像多层视觉表示方法
11
作者 李冬睿 李梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2310-2312,2358,共4页
针对前馈型图像多层视觉表示方法难以处理局部模糊情况,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)的图像多层视觉表示方法——LDA-IMVR。通过递归的概率分解方式,获得LDA的递归生成模型;同时,通过学习和推断多层结构的所有分层,以及利用反馈... 针对前馈型图像多层视觉表示方法难以处理局部模糊情况,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)的图像多层视觉表示方法——LDA-IMVR。通过递归的概率分解方式,获得LDA的递归生成模型;同时,通过学习和推断多层结构的所有分层,以及利用反馈方式来提高分类学习性能。在Caltech 101数据集上的实验结果表明,与相关的多层视觉表示方法比较,LDA-IMVR提高了数据对象的分类性能,并且在分量学习和图像特征区域可视化方面也得到了较好的效果。 展开更多
关键词 分层视觉表示 计算机视觉 潜在狄利克雷分配 递归 反馈
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基于狄利克雷多项分配模型的多源文本主题挖掘模型 被引量：1
12
作者 徐立洋 黄瑞章 +2 位作者 陈艳平 钱志森 黎万英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3094-3099,3104,共7页
随着文本数据来源渠道越来越丰富,面向多源文本数据进行主题挖掘已成为文本挖掘领域的研究重点。由于传统主题模型主要面向单源文本数据建模,直接应用于多源文本数据有较多的限制。针对该问题提出了基于狄利克雷多项分配(DMA)模型的多... 随着文本数据来源渠道越来越丰富,面向多源文本数据进行主题挖掘已成为文本挖掘领域的研究重点。由于传统主题模型主要面向单源文本数据建模,直接应用于多源文本数据有较多的限制。针对该问题提出了基于狄利克雷多项分配(DMA)模型的多源文本主题挖掘模型——多源狄利克雷多项分配模型(MSDMA)。通过考虑主题在不同数据源的词分布的差异性,结合DMA模型的非参聚类性质,模型主要解决了如下三个问题:1)能够学习出同一个主题在不同数据源中特有的词分布形式;2)通过数据源之间共享主题空间和词项空间,使得数据源间可进行主题知识互补,提升对高噪声、低信息量的数据源的主题发现效果;3)能自主学习出每个数据源内的主题数量,不需要事先给定主题个数。最后通过在模拟数据集和真实数据集的实验结果表明,所提模型比传统主题模型能更有效地对多源数据进行主题信息挖掘。 展开更多
关键词 多源文本数据 主题模型 吉布斯采样 狄利克雷多项分配模型 文本挖掘
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基于朴素贝叶斯与潜在狄利克雷分布相结合的情感分析 被引量：24
13
作者 苏莹 张勇 +1 位作者 胡珀 涂新辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1613-1618,共6页
针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论... 针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论的篇章级别和句子级别的情感倾向进行分析。该模型假设每个句子而不是每个单词拥有一个潜在的情感变量;然后,该情感变量再以朴素贝叶斯的方式生成一系列独立的特征。在该模型中,朴素贝叶斯假设的引入使得该模型可以结合自然语言处理(NLP)相关的技术,例如依存分析、句法分析等,用以提高无指导情感分析的性能。在两个情感语料数据集上的实验结果显示,该模型能够自动推导出篇章级别和句子级别的情感极性,该模型的正确率显著优于其他无指导的方法,甚至接近部分半指导或有指导的研究方法。 展开更多
关键词 情感分析 主题模型 潜在狄利克雷分布 朴素贝叶斯 意见挖掘
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一种基于改进加权LDA模型的敏感词识别模型
14
作者 曾玲 林天余 +2 位作者 何秋霞 陈莹 胡娟娟 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期28-32,共5页
针对目前互联网中主题识别时存在数据复杂、预测精度低的缺陷,提出一种基于改进加权潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型的敏感词识别模型。建立特定领域敏感词语料库;为提高敏感信息主题的识别效率,对语料库进行粗... 针对目前互联网中主题识别时存在数据复杂、预测精度低的缺陷,提出一种基于改进加权潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型的敏感词识别模型。建立特定领域敏感词语料库;为提高敏感信息主题的识别效率,对语料库进行粗粒度文本分类;通过加权模型,提高共现频率低但敏感特征明显的词的分布权重,从而可以发现更多具有低频隐式关系的词;以主流新闻网站爬取的数据为例,对所提模型进行验证。结果表明:该模型可识别和提取每个类别的文本更详细的敏感信息主题,该模型有效且准确。 展开更多
关键词 主题识别 敏感词 自然语言处理 潜在狄利克雷分配
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双车道公路超车行为安全研究进展
15
作者 戢晓峰 俸才梅 +2 位作者 李武 韩春阳 覃文文 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期21-40,共20页
双车道公路超车行为作为一项复杂且极为危险的驾驶行为,可能导致严重的交通事故,已成为驾驶行为研究中的热点和难点问题。聚焦双车道公路超车行为安全,运用潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型对该领域的潜在研究主... 双车道公路超车行为作为一项复杂且极为危险的驾驶行为,可能导致严重的交通事故,已成为驾驶行为研究中的热点和难点问题。聚焦双车道公路超车行为安全,运用潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型对该领域的潜在研究主题进行了归纳总结,梳理了超车视距评估与间隙接受决策行为建模、超车安全影响因素与碰撞风险评估、超车持续时间及交通仿真建模、超车碰撞预警系统安全分析4个主题的研究进展。结果表明:双车道公路超车行为安全研究总体上面临数据获取的难度、模型参数选择的不确定性、实际应用中的复杂性等局限性,主要体现在超车事故数据以及多车结队超车、弯道超车等非常规超车场景下的现场观测数据支撑较为薄弱;影响超车安全的道路、环境、驾驶员等因素难以被全面捕捉,增加了模型参数选择的不确定性;面对现实交通环境的复杂动态变化,超车模型的实时性、敏感性可能不足。在总结现有研究局限性的基础上,认为未来研究应从4个方面重点改进:一是完善超车视距的可靠性分析方法,拓展智能网联背景下的动态超车视距和间隙接受决策研究;二是强化多维因素对超车安全耦合影响机制的挖掘,构建超车风险的动态演化分析方法;三是深入解析异质交通流状态下超车持续时间与超车风险的关系,着力开发针对双车道公路超车的交通仿真软件;四是完善超车碰撞预警系统的微观驾驶行为和宏观交通运行影响分析,提升超车碰撞预警系统的集成应用研究。 展开更多
关键词 安全工程 双车道公路超车行为 研究进展 潜在狄利克雷分配模型 交通仿真
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基于LDA主题模型的在途驾驶风格识别方法
16
作者 汪娇 刘锴 +2 位作者 栗慧哲 曹鹏 王秋玲 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期197-204,共8页
为增强人机共驾条件下智能系统对个体驾驶行为的理解,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型的在途驾驶风格识别方法,从多维度挖掘车辆轨迹信息,快速提取和识别驾驶员潜在驾驶风格特征。首先,建立驾驶行为语义理解规则,从驾驶作业... 为增强人机共驾条件下智能系统对个体驾驶行为的理解,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型的在途驾驶风格识别方法,从多维度挖掘车辆轨迹信息,快速提取和识别驾驶员潜在驾驶风格特征。首先,建立驾驶行为语义理解规则,从驾驶作业的场景感知层、模式层、操作层以及车辆状态层出发,将连续的轨迹时序数据阐述为驾驶行为语义理解词汇;其次,根据主题困惑度和主题一致性指标定义4类习惯性驾驶风格:稳定型、保守型、适中型以及激进型;最后,将每位驾驶员的在途驾驶风格识别为上述驾驶风格的概率组合。结果表明:所提出的在途驾驶风格识别方法考虑驾驶员在驾驶过程中的异质性和不一致性,能够解释同一驾驶员在不同驾驶环境下表现出差异化驾驶风格的现象,同时,有助于提高驾驶风格在途识别的全面性以及可理解性。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型 在途驾驶风格 轨迹数据 语义理解 驾驶行为
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基于LDA模型的网络党建信息推送策略 被引量：5
17
作者 杨帆 何敏 +3 位作者 施继红 武浩 徐涛 李乐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期286-291,共6页
针对云南省基层党建综合服务平台推送服务扁平化、效率低等问题,基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型设计党建信息推送策略。利用LDA模型对用户历史数据进行无监督聚类,根据党员反馈矩阵推测党员偏好,通过待推送信息与党员偏好的相关度... 针对云南省基层党建综合服务平台推送服务扁平化、效率低等问题,基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型设计党建信息推送策略。利用LDA模型对用户历史数据进行无监督聚类,根据党员反馈矩阵推测党员偏好,通过待推送信息与党员偏好的相关度实现过滤式党建信息推送。以云岭先锋网手机报真实文本作为实验数据对该策略进行验证,结果表明,相比传统协同过滤和无差别推送方法,该策略更符合实际需求,能取得更稳定的推送效果。 展开更多
关键词 网络党建 信息推送 主题模型 党员偏好推断 潜在狄利克雷分配模型
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基于LDA模型的新闻话题的演化 被引量：29
18
作者 楚克明 李芳 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第4期4-7,26,共5页
新闻话题及演化的研究可以帮助人们快速了解和获取新闻内容。提出了一种挖掘新闻话题随时间变化的方法,通过话题抽取和话题关联实现话题的演化。首先应用LDA(Latent Dirichlet Allocation Model)对不同时间段的文集进行话题的自动抽取,... 新闻话题及演化的研究可以帮助人们快速了解和获取新闻内容。提出了一种挖掘新闻话题随时间变化的方法,通过话题抽取和话题关联实现话题的演化。首先应用LDA(Latent Dirichlet Allocation Model)对不同时间段的文集进行话题的自动抽取,话题数目在不同时间段是可变的;计算相邻时间段中任意两个话题的分布距离实现话题的关联。实验结果证明该方法不但可以描述同一个话题随时间的演化过程,还可以描述话题内容随时间的变化,反映了话题(或子话题)之间多对多的演化关系。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分配模型 话题关联 话题演化
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基于主题模型的百科知识库实体对齐 被引量：6
19
作者 刘振鹏 贺梦洁 +2 位作者 张彬 董静 徐建民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3286-3289,3343,共5页
针对传统实体对齐方法无法体现潜在语义信息的问题,对其进行优化,使实体对齐效果更加显著。使用潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型对网络百科非结构化数据进行建模,采用改进的置信传播(belief propagation,BP)算... 针对传统实体对齐方法无法体现潜在语义信息的问题,对其进行优化,使实体对齐效果更加显著。使用潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型对网络百科非结构化数据进行建模,采用改进的置信传播(belief propagation,BP)算法求解LDA模型中的隐藏参数,进而生成实体特征向量进行相似度计算,通过计算结果判断是否可以对齐。实验结果表明,通过与三种传统算法进行比较,所提算法在准确率、召回率和综合指标F值三个评价指标方面均有所提高。针对具有描述信息的网络百科实体,该算法可以有效提升实体对齐效果。 展开更多
关键词 实体对齐 潜在狄利克雷分配模型 置信传播算法 知识融合
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基于DTS-ILDA模型和关联过滤的新闻话题演化分析 被引量：4
20
作者 郭晓利 周自岚 +2 位作者 刘耀伟 独健鸿 黄岩 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期634-646,共13页
在话题演化跟踪领域,主题模型中时间片大小和主题数K值固定导致无法发掘重要时间转折点,为此提出一种动态时序分割无限潜在狄利克雷分配(dynamic temporal segmentation-infinite latent Dirichlet allocation,DTS-ILDA)模型.对于演化... 在话题演化跟踪领域,主题模型中时间片大小和主题数K值固定导致无法发掘重要时间转折点,为此提出一种动态时序分割无限潜在狄利克雷分配(dynamic temporal segmentation-infinite latent Dirichlet allocation,DTS-ILDA)模型.对于演化分析中容易产生错误话题关联的问题,提出一种关联过滤机制.首先运用DTS-ILDA模型提取主题,将改进动态时间分割算法与无限潜在狄利克雷分配(infinite latent Dirichlet allocation,ILDA)模型进行融合.动态时间分割算法按时间顺序遍历数据集,根据列联表分析前后时间片主题分布情况以衡量分割效果,从而找到合适的时间片分割点;ILDA模型可在各时间片内提取不同数量话题并对提取出的主题进行演化关联分析,然后用关键过滤方法滤除关联性不强的关联关系,最后按照时间顺序关系为剩余的关联建立子话题的5种演化关系图.实验表明:该方法能有效找到主题内容发生重要变化的时间点,防止产生无意义话题,同时减少错误话题关联干扰,挖掘出准确的话题深层次关系. 展开更多
关键词 主题模型 主题演化 时间分割 无限潜在狄利克雷分配模型 过滤
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