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一种结合有监督学习的动态主题模型

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针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM).该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题与标签之间的映射关系,提高主题的表达解释能力.通过在一个跨越25年"以自然语言处理领域的中文期刊论文为主导"的中文语料库上的实验,证明该模型相较于静态的有监督主题模型和无监督的动态主题模型,具有更好的语义解释概括能力,能更准确地反映文档的主题结构,更精确地捕捉主题-词汇概率分布的动态演化.

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来源
《第三届CCF国际自然语言处理与中文计算会议》|2014年|367-376|共10页
会议地点深圳
作者
JIANG Zhuoren; 蒋卓人; CHEN Yan; 陈燕; GAO Liangcai; 高良才; TANG Zhi; 汤帜; LIU Xiaozhong; 刘晓钟;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
中文语料库; 动态主题模型; 监督学习技术; 标签约束;

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专利

1. 一种结合有监督学习的动态主题模型 [J] . 蒋卓人 ,陈燕 ,高良才 . 北京大学学报：自然科学版 . 2015,第2期
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