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J-GLOBAL ID：201702229121899236   整理番号：17A1937473

二状態モデルに基づくマイクロ波話題追跡手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on method of topic tracking for micro-blog texts based on double topic model.

著者 (5件)： Chen Hongyang (重慶人文科技学院 計算机工程学院,重慶,401524) ,  Wang Linlin (重慶人文科技学院 計算机工程学院,重慶,401524) ,  Lu Jiangkun (重慶人文科技学院 計算机工程学院,重慶,401524) ,  Tang Zhi (重慶人文科技学院 計算机工程学院,重慶,401524) ,  Wang Feixue (重慶人文科技学院 計算机工程学院,重慶,401524)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 16  ページ： 144-148  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 本論文は,話題の事前の関連記事のスパース性と話題の発展過程におけるドリフトの問題を解決するために,2つの状態モデルに基づく新しい方法を提案して,それはマイクロ波テキストの特性に基づいている。まず第一に,2状態トピックモデルの構築方法を提案し,それを,永久記憶領域と一時的保存領域に分割し,それぞれ,追跡トピックの中心と追跡トピック部分の特徴語の変化を維持するために使用した。追跡過程において,トピックモデルを動的に更新することによって,マイクロ波の話題の発展によって引き起こされるドリフトを効果的に処理することができた。他の方法と比較して,実験結果は,この方法が,漏れ検出率と誤検出率を減少させ,効果的にトピック追跡の効果を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *マイクロ波
準シソーラス用語： 検出率 ,  トピックモデル ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： micro-blog short text ,  semantic similarity ,  double topic model ,  topic drift ,  topic tracking

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロ波 ,  話題 ,  追跡 ,  手法 ,  研究