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为更有效地在中文短文本信息流中进行话题提取,给出了一种基于CRF模型的话题提取方法。根据短文本信息流的特点,定义了短文本信息流中关键词语相似度。充分利用上下文信息对特征信息进行全局归一化的处理,进一步得到全局的最优值。在真实的短信文本信息集上将此方法与决策树方法进行比较,取得了较明显的优势。
基于CRF模型的短文本信息流话题提取
【摘 要】
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为更有效地在中文短文本信息流中进行话题提取,给出了一种基于CRF模型的话题提取方法。根据短文本信息流的特点,定义了短文本信息流中关键词语相似度。充分利用上下文信息对
【机 构】
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淮阴工学院管理工程学院,淮阴工学院计算机与软件学院,淮阴工学院数理学院,淮阴工学院图书馆
【出 处】
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淮阴工学院学报
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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江苏高校哲学社会科学研究项目（2015SJD702）, 淮阴工学院科研基金项目（HGC1422）
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