主题发现

作品数：143被引量：837H指数：17
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：吴蕾何婷婷王曰芬王林赵琦更多>>
相关机构：南京理工大学中国科学院华中师范大学武汉大学更多>>
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基于CBOW-LDA主题模型的Stack Overflow编程网站热点主题发现研究被引量：4
《计算机科学》2018年第4期208-214,共7页张景 朱国宾 
国家科技支撑计划(2012BAH01F02)资助
Stack Overflow是一个热门的国外编程问答网站,通过对该网站编程提问帖的问题文本进行文本语义挖掘,能获析用户关注的编程热点。由于研究对象所代表的短文本信息具有高维性及分布不均的特点,易导致主题获取不明晰。文中提出一种基于LDA(...
关键词：STACK OVERFLOW LDA-CBOW语言模型 主题发现 热门主题 困惑度 
基于主题发现的专利发明人推荐方法被引量：5
《情报工程》2015年第3期90-97,共8页黎楠 杜永萍 何明 
国家科技支撑计划子课题(2013BAH21B02-01);北京市自然科学基金资助项目(4153058);上海市智能信息处理重点实验室开放基金(IIPL-2014-004)
LDA主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,本文提出了一种基于LDA建立发明人兴趣主题模型的方法,合并每位发明人的专利数据,专利信息基于发明人进行划分,将标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为专利数据中的发明人-主题-词...
关键词：LDA主题模型 专利 主题发现 推荐技术 
非结构化文本中内容对象抽取的技术方法综述被引量：1
《数字图书馆论坛》2008年第9期1-12,36,共13页张智雄 吴振新 赵琦 洪娜 徐健 刘建华 
本文受国家社会科学基金项目'从数字信息资源中实现知识抽取的理论和方法研究'(05BTQ006)和国家'十一五'科技支撑计划课题'网络科技信息监测与评价'(2006BAH03B05)的资金资助
近年来,知识抽取技术在非结构化文本的处理中起到很重要的作用.文章在对当前知识抽取的相关文献、系统和项目分析研究的基础之上,提出了当前知识抽取研究中的主要抽取内容对象的分类,并对这些主要内容对象抽取的相关技术方法进行综述....
关键词：知识抽取 对象识别 术语抽取 主题发现 关系抽取 事实抽取 观点抽取 数字图书馆 
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