本文關(guān)鍵詞：基于改進的softmax回歸模型的話題跟蹤算法

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【摘要】：話題跟蹤的目的是將新的新聞數(shù)據(jù)分配到已知話題中,對把握新聞發(fā)展趨勢和進行輿情分析具有重要作用。本文深入分析了幾種基于向量空間模型的特征項權(quán)重算法,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)算法沒有充分體現(xiàn)特征項中類別信息的作用,在此基礎(chǔ)上引入了類別區(qū)分度因子對卡方統(tǒng)計量進行改進,給出了加入類別信息的卡方統(tǒng)計量算法,該算法能夠更準確地提取出對新聞區(qū)分度較大的特征項。同時,在特征項權(quán)重的框架內(nèi)對常用的softmax線性模型進行了基于余弦假設(shè)的改進�；跇藴蕯�(shù)據(jù)集TDT4的實驗表明,本文給出的權(quán)重算法和分類算法均能夠提高話題跟蹤的查全率和查準率。
【作者單位】： 河北大學計算機科學與技術(shù)學院;河北大學計算機教學部;河北大學數(shù)學與信息科學學院;
【關(guān)鍵詞】： 類別信息 特征權(quán)重 softmax回歸 話題跟蹤
【基金】：河北省科技計劃項目(13455317D,12457206D-11)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言近年來,互聯(lián)網(wǎng)日益成為傳媒的主要手段,各大新聞網(wǎng)站都對國內(nèi)外的新聞給予及時報道,極大地方便了人們的生活,同時新聞的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出迅猛增長的態(tài)勢。在此互聯(lián)網(wǎng)時代背景下,人們需要一種能夠自動跟蹤并組織已有話題的方法。話題跟蹤技術(shù)可以使人們更準確地對已知話題進

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本文編號：607541