基于反馈学习自适应的中文话题追踪

被引：17

作者：

王会珍 ^{[1
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朱靖波 ^{[1
]}

季铎 ^{[1
]}

叶娜 ^{[1
]}

张斌 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北大学信息学院自然语言处理实验室

[2] 东北大学信息学院计算机应用所

来源：

中文信息学报 | 2006年 / 03期

关键词：

计算机应用; 中文信息处理; 话题追踪; 基于反馈学习的自适应方法; 增量学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

在话题追踪研究领域,由于话题是动态发展的,在追踪过程中会产生话题漂移的问题。针对该问题以及现有自适应方法的不足,本文提出基于反馈学习的自适应方法。该方法采用增量学习的思想,对话题追踪任务中的自适应学习机制提出了新的算法。该算法能够解决话题漂移现象,并能够弥补现有自适应方法的不足。该算法中还考虑了话题追踪任务的时序性,将时间信息引入到了算法中。本文实验采用TDT4语料中的中文部分作为测试语料,使用TDT2004的评测方法对基于反馈学习的自适应的中文话题追踪系统进行评价,实验数据表明基于反馈学习的自适应方法能够提高话题追踪的性能。

引用

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