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基于VSM模型和ILDA模型联合建模的新闻话题发现

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基于VSM模型和ILDA模型联合建模的新闻话题发现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 TDT发展简史第10-11页
  1.3 TDT国内外研究现状第11-14页
  1.4 网络新闻热点话题研究现状第14页
    1.4.1 基于语义方法的研究第14页
    1.4.2 基于统计学方法的研究第14页
  1.5 论文的主要研究内容第14-15页
  1.6 论文的组织结构第15-16页
第二章 相关理论和技术第16-26页
  2.1 TDT简介第16-19页
    2.1.1 TDT相关概念第16-17页
    2.1.2 TDT研究任务第17-19页
  2.2 话题发现与追踪系统处理流程第19-25页
    2.2.1 话题模型第20-22页
    2.2.2 相似度计算第22-23页
    2.2.3 文本聚类算法第23-25页
  2.3 本章小结第25-26页
第三章 基于VSM模型和ILDA模型联合建模的新闻话题发现第26-33页
  3.1 引言第26页
  3.2 ILDA模型的引出第26-28页
  3.3 基于VSM模型和ILDA模型联合的新闻话题发现第28-32页
    3.3.1 算法思想第28-29页
    3.3.2 新闻文本的VSM和ILDA建模第29-31页
    3.3.3 基于增量单边聚类算法的话题聚类第31-32页
  3.4 本章小结第32-33页
第四章 基于能量的热点话题排序算法第33-39页
  4.1 引言第33页
  4.2 衰老理论介绍第33-34页
  4.3 衰老理论基本概念第34-36页
  4.4 衰老理论的建模流程第36页
  4.5 话题能量的计算第36-38页
  4.6 话题热度排序第38页
  4.7 本章小结第38-39页
第五章 实验结果分析第39-51页
  5.1 实验环境与评价指标第39-41页
    5.1.1 实验环境第39页
    5.1.2 评价指标第39-41页
  5.2 实验语料获取第41页
  5.3 数据预处理第41-44页
    5.3.1 中文分词及词性标注第42-43页
    5.3.2 停用词和噪声词处理第43-44页
  5.4 特征词抽取第44页
  5.5 特征权重的计算第44-45页
  5.6 实验结果详细分析第45-50页
  5.7 实验小结第50-51页
第六章 工作总结与展望第51-53页
  6.1 工作总结第51-52页
  6.2 工作展望第52-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第57-58页
致谢第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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