邵海敏

作品数：2被引量：28H指数：2
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供职机构：山东大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：LDA主题模型多文档自动文摘LDA模型多文档自动摘要更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《智能系统学报》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金山东省科技计划项目山东大学自主创新基金更多>>
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一种基于LDA的Web论坛低质量回帖检测方法被引量：4
《计算机研究与发展》2012年第9期1937-1946,共10页韩晓晖 马军 邵海敏 薛冉 
国家自然科学基金项目(60970047;61103151;61173068);山东省自然科学基金项目(Y2008G19);山东大学自主创新基金项目(11150070613165)
为了过滤Web论坛中的低质量回帖,提出了一种新的基于LDA(latent Dirichlet allocation)的低质量回帖检测方法.不同于以往的方法,该方法在对回帖进行质量分类时使用了两类特征:语义特征和统计特征.提出并定义了垃圾/非重要(J/Ⅰ)主题比...
关键词：WEB论坛 主题模型 主题分布 低质量回帖 语义特征 分类 
主题模型LDA的多文档自动文摘被引量：24
《智能系统学报》2010年第2期169-176,共8页杨潇 马军 杨同峰 杜言琦 邵海敏 
国家自然科学基金资助项目(60970047);山东省自然科学基金资助项目(Y2008G19);山东省科技计划资助项目(2007GG10001002;2008GG10001026)
近年来使用概率主题模型表示多文档文摘问题受到研究者的关注.LDA(latent dirichlet allocation)是主题模型中具有代表性的概率生成性模型之一.提出了一种基于LDA的文摘方法,该方法以混乱度确定LDA模型的主题数目,以Gibbs抽样获得模型...
关键词：多文档自动文摘 句子分值计算 主题模型 LDA 主题数目 
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