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训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。 相似文献
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社团挖掘是Web信息挖掘领域的重要应用,而话题监控是文本信息研究领域的重要应用,目前这两种技术是各自独立的。为更好地应用于互联网形成的复杂社会网络,将这两种技术结合起来研究,发现了社团和话题之间的关系,创建了社团挖掘和话题监控的静态和动态互动模型,设计了社团挖掘、话题识别以及社团跟踪算法。 相似文献
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李文杰 《数码设计:surface》2009,(7):227-229
本文就动画片剧本主题的发展历史和现状,结合国内外相关领域的成功案例,分析我国动漫产业如何发掘出更多的动画故事,使得我国动画剧本的取材更加多样化,制作出更多的优秀动画作品,从取材致胜,加快我国动画产业的进一步发展。 相似文献
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考虑Web页面表现形式对主题相关度的影响,提出了一个基于文本样式的Web主题提取算法。该算法解析Web页面中的文本样式,根据不同的文本样式来计算文本的重要度,选取重要度较高的文本作为该页面的主题。算法无须对页面进行复杂的结构分析,也避免了模板需要人工手动配置或训练的繁琐问题,具有较强的通用性。通过对十大类网站的一百个网页的测试,结果表明该算法具有较高的准确度。 相似文献
27.
话题发现与追踪技术研究 总被引:3,自引:1,他引:2
话题发现与追踪以新闻流为处理对象,采用基于事件的信息组织方式进行研究,一直是自然语言处理领域里的热点。该研究借鉴大量相关研究尤其是信息检索中的经典模型和方法,取得了很大成功。首先介绍了话题发现与追踪的主要研究内容、评价方法以及发展历史;然后对其多个研究内容提出一个统一研究框架,并对该框架中的关键技术进行了详细分析;最后指出该领域中的关键问题及难点,并对未来研究做出展望。 相似文献
28.
Strategically differentiated managerial evidence of different social media platforms is of great importance to enhance crisis communication processes by balancing their strengths and weaknesses. This study aims to uncover the platform-specific situational information-sharing characteristics by differentiating the major types of information published in Weibo and WeChat during different phases of a crisis. The subject of the study is the Changsheng fake vaccine crisis which happened in China in 2018. Multiple supervised machine learning and topic modelling methods are used for the characterization of situational information types of the crisis during three phases in both platforms. Our study found that WeChat shares more situational information such as notifications, caution and advice, and criticizing information, whereas Weibo shares more emotional support and help-seeking information. This study provides social media analytics and empirical evidence of platform-specific situational information-sharing characteristics to aid authorities/researchers for better crisis communication and public emergency management. 相似文献
29.
传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3~6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。 相似文献
30.
文章探讨了将主题图技术应用于公安案件的信息资源组织。通过对主题图技术的概念和理论的介绍,建立了公安案件主题图概念体系。结合实际的公安案件,分析了公安案件中主题及主题间的关联。运用OKS知识开发组件工具进行了具体的构建,最终达到了用Omnigator实现基于语义的主题图浏览,Vizigator实现主题图可视化。 相似文献