基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型

徐建民; 张丽青; 王苗

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基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型

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【目的】通过分析贝叶斯网络在话题追踪中的可行性,提出一种话题追踪新方法,以提高追踪性能和追踪效率。【方法】将贝叶斯网络相关知识应用到话题追踪,分别构建贝叶斯网络话题追踪模型和扩展贝叶斯网络话题追踪模型。模型中节点表示术语、事件和话题,弧表示节点间关系,话题、事件和报道间的相似度利用推理加估计的方法得到。【结果】在TDT4数据集上的实验结果表明,与向量空间话题模型相比,贝叶斯网络话题追踪模型的DET曲线在下方,追踪性能明显提高;扩展贝叶斯网络话题追踪模型较贝叶斯网络话题追踪模型,追踪性能提高1.7%。【局限】扩展贝叶斯网络话题追踪模型是一种静态话题模型,但事件是随话题演化产生的,故扩展贝叶斯网络话题追踪模型性能的提升并不显著。【结论】新模型能准确描述话题、事件和报道间的结构关系,概率推导效率高,可有效提升话题追踪的性能。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第z1期|200-206|共7页
作者
徐建民; 张丽青; 王苗;
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作者单位

河北大学网络空间安全与计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
贝叶斯网络; 话题追踪; 事件; 静态话题模型;

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