【摘 要】
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社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61320106006,No.61532006,No.61772083)~~
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社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发话题发现(RTM-SBTD)方法。首先,综合RNN和逆序文档频率(IDF,inverse document frequency)构建权重先验来学习词的关系,同时通过构建词对解决短文本稀疏性问题。其次,模型中引入针板先验(spikeandslab)来解耦突发话题分
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