%0 Journal Article
%T 动态话题追踪中的时序权重
%A 吴树芳？
%A 徐建民？
%J 计算机科学
%D 2015
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.02.048
%X 在贝叶斯信念网络的基础上,给出了一个新的动态话题追踪模型作为文章的表示模型。依据时间距离量化动态话题追踪中的时序信息,并将其应用于特征权重的动态调整。考虑到较长时间没有再现的特征权重应该衰减,给出了权重衰减函数,若衰减后的特征权重低于一定的阈值,则将其视为冗余信息。实验采用tdt4测试集合和det曲线进行评测,通过反复实验获得基于tdt语料的最优时间距离阈值α和决定是否为冗余特征的阈值β。实验证明,使用时序权重后可有效提高动态话题追踪模型的追踪性能。
%K 话题追踪
%K 时序权重
%K 衰减
%K 贝叶斯信念网络
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150248&flag=1