本文選題：標簽主題模型　切入點：隱含時間特征　出處：《情報學報》2017年04期

【摘要】：本研究針對缺乏檢索對象時間范圍和精確語義表達式的用戶弱信息檢索需求,為了更好地體現(xiàn)出文獻之間的時間關聯(lián)性,提出了一種文本內(nèi)容時間信息的分析和挖掘方法。本文歸納總結了學術文獻常用時間詞,并基于圖書情報學題錄信息完成文本時間詞抽取。在此基礎上利用標簽主題模型1abe1ed-LDA實現(xiàn)文本隱含時間標簽的生成,以及基于時間維度的文本語義相似度計算。實驗結果表明,本研究能較好地生成文獻隱含時間信息,也能更有效地幫助用戶提高弱信息檢索結果的相關性。
[Abstract]:In order to better reflect the temporal relevance of literature, a method for analyzing and mining temporal information of text content is proposed in this study, aiming at the weak information retrieval needs of users who lack the time range of retrieval objects and accurate semantic expressions.This paper sums up the time words commonly used in academic literature, and completes the extraction of text time words based on the information of library and information science inscription.On this basis, the label topic model (1abe1ed-LDA) is used to realize the generation of text implicit time label and the text semantic similarity calculation based on time dimension.The experimental results show that this study can not only generate the implicit time information of literature, but also help users to improve the correlation of weak information retrieval results.
【作者單位】： 南京理工大學;武漢理工大學中國應急管理研究中心;
【基金】：國家自然科學基金青年項目“基于時間感知模型的學術主題檢索與演化挖掘研究”(71503124);國家自然科學基金項目“突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情演變過程中的人群仿真研究”(71273132)
【分類號】：G353.1

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 劉劍蘭;用信息萃取進行文本挖掘的方法[J];情報雜志;2004年12期

2 夏詠梅;基于文本挖掘的分類與聚類技術[J];情報探索;2005年03期

3 劉春艷;;基于信息可視化的文本挖掘研究領域前沿與演化分析[J];圖書情報工作;2011年S2期

4 范并思;;組織者的話[J];圖書情報工作;2012年08期

5 肖建國;;試論文本挖掘及其應用[J];圖書館學研究;2008年04期

6 徐海霞;聚類分析在Web文本挖掘中的應用[J];情報雜志;2004年12期

7 王連軍;Web文本挖掘淺析[J];現(xiàn)代圖書情報技術;2002年06期

8 韓客松,王永成;文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘和知識管理——二十一世紀的智能信息處理[J];情報學報;2001年01期

9 諶志群;張國煊;;文本挖掘與中文文本挖掘模型研究[J];情報科學;2007年07期

10 劉進鋒;榮岡;;Web文本挖掘在輔助研究中的應用[J];情報科學;2006年03期

，

本文編號：1694891