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首页> 外文会议>International Symposium on Knowledge and Systems Sciences(KSS2004); 20041110-12; Ishikawa(JP) >Detecting Emerging Trends from Scientific Corpora
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Detecting Emerging Trends from Scientific Corpora

机译：从科学语料库中发现新兴趋势

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Emerging trend detection is a new challenge and attractive topic in text mining. People are looking for the model to identify hot topics in a specific domain, but these models are still not robust in representing topics and neither not suitable for evaluating emerging trends. Our research has constructed an emerging trend detection model for scientific corpora. By viewing each topic as a time series, we have proposed an algorithm of topic identification based on concept hierarchy, and a technique to detect citation types by using Hidden Markov Models. We also build a prototype system to test the method, the evaluation shown that our method is promised to achieve significant results of emerging trends.
机译：新兴趋势检测是文本挖掘中的新挑战和有吸引力的主题。人们正在寻找该模型来标识特定领域中的热门话题，但是这些模型在表示主题方面仍然不够可靠，也不适合评估新兴趋势。我们的研究构建了一种新兴的科学语料库趋势检测模型。通过将每个主题视为一个时间序列，我们提出了一种基于概念层次结构的主题识别算法，以及一种使用隐马尔可夫模型检测引文类型的技术。我们还建立了一个原型系统来测试该方法，评估表明该方法有望实现新兴趋势的显着结果。

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