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层次化话题发现与跟踪方法及系统实现
被引:14
作者:
邱立坤
龙志祎
钟华
程葳
机构:
[1] 北京城市学院人工智能研究所
来源:
关键词:
话题发现与跟踪;
层次化话题识别;
层次化话题跟踪;
多层聚类;
事件结构;
D O I:
10.16088/j.issn.1001-6600.2007.02.037
中图分类号:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号:
摘要:
自1996年话题发现与跟踪评测启动以来,该研究受到普遍关注,取得巨大进步,也遇到诸多困难。通过分析大量话题数据,提出层次化话题与层次聚类的区别在于话题的层次是由事件的构成决定的,层次化话题应当分为三层,即微类、中类和上类。原因在于计算机自动分析产生的层次化话题必须与现实世界有客观的联系。据此提出一个面向大规模真实数据的有充分理论依据的层次化话题发现与跟踪方法,并在集群系统上予以实现。
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