潘渊

作品数：2被引量：5H指数：2
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供职机构：解放军信息工程大学信息工程学院更多>>
发文主题：LS-SVM新闻主题奇异值分解支持向量机隐含语义分析更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《计算机应用研究》更多>>
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一种基于自适应重心向量的主题检测方法被引量：2
《计算机工程》2009年第3期80-82,共3页潘渊 李弼程 张先飞 
国家"863"计划基金资助项目(2007AA01Z439)
针对影响主题检测性能的2个重要因素——相似主题的判定和主题漂移问题,提出一种基于自适应重心向量的主题检测方法。该方法将命名实体信息应用到特征表示上,将命名实体向量和关键词向量相结合表示主题的重心向量,以有效区分相似主题。...
关键词：主题检测 主题漂移 命名实体 主题重心向量 
LS-SVM:一种有效的新闻主题追踪方法被引量：3
《计算机应用研究》2008年第9期2661-2663,2667,共4页潘渊 李弼程 张先飞 
国家"863"计划资助项目(2007AA01Z439)
新闻主题追踪是对主体所感兴趣的新闻主题的发展趋势进行动态追踪,其优势在于对所感兴趣的主题基于文本模型及理解的动态追踪,因此更多地涉及文本表示与语义理解。LS-SVM首先将文本利用LSI(隐含语义分析)进行分析,完成对文本基于语义的...
关键词：隐含语义分析 支持向量机 主题追踪 奇异值分解 隐含语义 
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