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J-GLOBAL ID：201502205533317473   整理番号：15A1177011

LDAとHowNetに基づく多重粒度subtopic分割【Powered by NICT】

Multi-granularity subtopic division based on LDA and HowNet

著者 (3件)： Li Xiangdong (School of Information Management, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Ba Zhichao (School of Information Management, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Huang Li (Library, Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 32  号： 6  ページ： 1625-1629  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 潜在的Dirichlet配分(LDA)モデル結果の一般化とサブトピックスの間で文書の高い類似性を解決するために,本論文では,多重粒度主題分割を実現するLDAモデルとHowNet意味辞書に基づく新しい方法(MGH LDAと呼ぶ)を提案した。第1に,方法は,最初に異なる資源に由来することをニュース収集を分割するLDAモデルを採用し,文書の寄与度に応じて同じ話題の文書コレクションを取得した。第二に,TF-IDFモデルに基づく多重粒度特性コレクションを得て,キーワード特性を持つニュース文書を示した。副主題の文書が持つ高い類似性のために,方法は単語の意味論的類似度の計算法を導入し,計算を実現するHowNet意味辞書を採用した。最後に,この方法は,シングルパス増分クラスタリングアルゴリズムとニュース文書をクラスタリングすることにより副主題分割を実現した。法は,実際のニュースデータに関する実験によるホットニュースサブトピック分割の精度を効果的に改善できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニュース ,  *多重化 ,  キーワード ,  単語 ,  類似性 ,  意味論
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： LDA ,  多重 ,  粒度