本文關(guān)鍵詞：基于信念網(wǎng)絡(luò)的話題識別與追蹤模型研究

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【摘要】：向量空間檢索模型在話題識別與追蹤領(lǐng)域的成功應(yīng)用,從理論上證明用于信息檢索的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型亦可用于該領(lǐng)域。信念網(wǎng)絡(luò)模型屬于基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的檢索模型的一種,論文嘗試將其用于話題識別與追蹤模型的構(gòu)建,為該領(lǐng)域提出新的研究方法。特征選擇是話題模型構(gòu)建的基礎(chǔ),互信息是文本處理領(lǐng)域一種有效的特征選擇方法。在基本互信息的基礎(chǔ)上,將出現(xiàn)相同高頻詞的新聞報道進(jìn)行聚類,計(jì)算聚類后術(shù)語的互信息,將追蹤到的相關(guān)報道的發(fā)生時間和話題的發(fā)生時間量化為時間距離,使其反比影響互信息的動態(tài)更新,得到基于聚類的動態(tài)互信息計(jì)算方法,用于計(jì)算新聞報道中術(shù)語的權(quán)重。為了獲得TDT4語料中,每個話題的初始特征子集規(guī)模,給出基于類內(nèi)距離最小、類間距離最大的目標(biāo)函數(shù),并采用坐標(biāo)下降法對其求解。結(jié)合信念網(wǎng)絡(luò)模型和新聞報道的特點(diǎn),給出四個基于信念網(wǎng)絡(luò)的話題模型BSTM-I、BSTM-II、BDTM-I和BDTM-II。BSTM-I包括三類節(jié)點(diǎn):新報道節(jié)點(diǎn)、術(shù)語節(jié)點(diǎn)和話題節(jié)點(diǎn),弧體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的隸屬關(guān)系。BSTM-II在BSTM-I的基礎(chǔ)上加入事件節(jié)點(diǎn),弧的指向和意義不變,為體現(xiàn)核心報道、核心事件的重要性,BSTM-II對核心報道、核心事件中的術(shù)語權(quán)重進(jìn)行了兩次線性提高調(diào)整。BDTM-I屬于動態(tài)話題模型,節(jié)點(diǎn)類型和弧的意義與上述模型相同,不同的是在話題追蹤過程中,其術(shù)語層會隨著話題的發(fā)展而不斷更新,重復(fù)出現(xiàn)的術(shù)語權(quán)重采用求和平均的方法更新,新出現(xiàn)的術(shù)語作為新的節(jié)點(diǎn)插入術(shù)語層。以上三個話題模型沿用了傳統(tǒng)建模思想,具備和以往模型相同的優(yōu)缺點(diǎn)。BDTM-II打破傳統(tǒng)建模的思想,運(yùn)用信念網(wǎng)絡(luò)模型提供了一個靈活框架的優(yōu)勢,將術(shù)語節(jié)點(diǎn)分為兩類:初始核心術(shù)語節(jié)點(diǎn)和更新術(shù)語節(jié)點(diǎn),并采用析取手段將它們作為兩類證據(jù)進(jìn)行歸并。依據(jù)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),給出了上述四個模型計(jì)算新聞報道和話題相似度的概率推導(dǎo)過程,用于判斷新的新聞報道是否和話題相關(guān)。通過系統(tǒng)分析動態(tài)話題追蹤的誤報原因,提出動態(tài)話題追蹤中的誤報檢測。該方法首先分析了時間距離、相似度差值、相似話題分布及與核心內(nèi)容相似度分別如何影響誤報檢測,然后通過將這四項(xiàng)內(nèi)容線性調(diào)和得到了誤報檢測因子的計(jì)算方法,用于判斷追蹤到的相關(guān)報道是否屬于誤報,若屬于誤報,則對部分特征權(quán)重進(jìn)行衰減,并確定模型結(jié)構(gòu)是否需要調(diào)整。實(shí)驗(yàn)采用TDT4語料,結(jié)合DET曲線驗(yàn)證了以上研究內(nèi)容的合理性和有效性。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1222394