本文關(guān)鍵詞：動態(tài)話題追蹤中的誤報檢測　出處：《計算機應(yīng)用研究》2015年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)話題模型 話題追蹤 誤報檢測 信念網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：針對動態(tài)話題追蹤模型高誤報率的現(xiàn)象,提出了動態(tài)追蹤中的誤報檢測來判斷追蹤到的相關(guān)報道是否誤報,進而降低動態(tài)模型的誤報率�？紤]到新報道是否和話題相關(guān),除了依據(jù)兩者的相似度外,還涉及時間距離、差值關(guān)系、分布關(guān)系、追蹤到的報道和話題核心報道的相似度四方面內(nèi)容,給出了誤報檢測因子計算式。實驗采用TDT4測試集合和DET曲線進行評測,通過反復(fù)實驗獲得了誤報檢測因子δ的閾值,與基于信念網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)話題追蹤模型相比,使用誤報檢測后模型的最優(yōu)(Cdet)norm降低了5.032%。
[Abstract]:In view of the phenomenon of high false alarm rate in dynamic topic tracking model, the false positives detection in dynamic tracking model is proposed to judge whether the tracking reports are false positives or not. And then reduce the false alarm rate of dynamic model. Considering whether the new report is related to the topic, in addition to the similarity between the two, it also involves time distance, difference relationship, distribution relationship. Four aspects of similarity between the tracking report and the topic core report are given, and the calculation formula of false positive detection factor is given. The TDT4 test set and DET curve are used to evaluate the experiment. Through repeated experiments, the threshold of false positive detection factor 未 is obtained, which is compared with the dynamic topic tracking model based on belief network. The optimal Cdetn norm using false positive detection model reduced 5.032.
【作者單位】： 河北大學管理學院;河北軟件職業(yè)技術(shù)學院信息工程系;河北大學數(shù)學與計算機學院;
【基金】：中國博士后科學基金資助項目(20070420700) 河北省自然科學基金資助項目(F2011201146)
【分類號】：TP393.0
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)信息的飛速發(fā)展,收集并組織相關(guān)信息變得越來越困難,話題識別與追蹤(TDT)就是為解決該問題提出的研究方向。它能夠幫助人們把分散的信息有效地匯總組織起來,從整體上了解一個事件全部的細節(jié)及與其他事件的關(guān)系[1]。話題追蹤是TDT中重要的研究任務(wù)之一,是一項直接

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1416067