计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
12期
3539-3542
,共4页
话题检测%特征选择%微博%语言模型%可区分语言模型
話題檢測%特徵選擇%微博%語言模型%可區分語言模型
화제검측%특정선택%미박%어언모형%가구분어언모형
topic detection%feature selection%microblog%language model%discriminative language model(DLM)
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.
針對微博話題檢測中需要解決的高維數據、譟聲信息以及話題的快速縯化等主要問題,提齣一箇有效的微博在線話題檢測模型——可區分語言模型(discriminative language model,DLM).該模型首先選擇微博數據的可區分特徵子空間,接著利用一元語言模型實現微博話題的在線檢測.實驗錶明,在MACRO_F1和AVG_CDET等指標上,DLM明顯優于現有模型,DLM能準確及時髮現微博話題.
침대미박화제검측중수요해결적고유수거、조성신식이급화제적쾌속연화등주요문제,제출일개유효적미박재선화제검측모형——가구분어언모형(discriminative language model,DLM).해모형수선선택미박수거적가구분특정자공간,접착이용일원어언모형실현미박화제적재선검측.실험표명,재MACRO_F1화AVG_CDET등지표상,DLM명현우우현유모형,DLM능준학급시발현미박화제.
