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主题检测近年来在文本挖掘和自然语言处理领域得到了广泛的应用,对主题进行结构建模是主题检测的基础。为了对文本流中的多粒度主题进行建模,提出一种基于语义层次树的主题结构模型。该模型利用领域本体的特点,将主题同本体作一一映射,结合概率理论,将概念集里的概念用主题树的叶子节点表示,每一层中的节点均是下一层节点的多项分布,使之更适合描述文本流中多粒度的主题结构。为了便于构建主题的空间结构,提出主题的相似度和事件相关度计算方法。该文结尾设计了实验构造真实新闻文本流数据上的主题树。实验结果表明,该结构模型能够体现主题丰富的多粒度空间语义特征。 相似文献
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为解决多种粒度光通道所带来的光交换系统中新的故障定位问题,通过对具有多粒度交换能力的光节点进行分析,依据业务请求所建立的光路在节点内以及节点之间的传输路径,提出了信道模型。将二叉树算法应用于该模型中,从而可对不同部件所产生的告警信息进行处理,实现故障的定位。实例仿真计算结果表明,该算法对于故障点的定位精度高、时间短,并且对网络的拓扑没有特殊要求。 相似文献