融入概念的高效主题分析框架与关键技术研究

摘要：

Similar topics have higher probability values over the relevant words,Thus, a topic is near its similar topics in a probability vector space,Two different probability distributions might have the same label.Unsupervised topic modeling,Supervised topic modeling,Data-independent Hashing,Data-dependent Hashing.Unsupervised hashing,Supervised hashing,Distribution similarity ranking method.Traditional topic labeling, Select manually,Automatical labeling,hard for new emerging topics,time-consuming.

关键词： 自然语言处理 主题分析 信息抽取

作者: 毛先领

作者单位: 北京理工大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十五届中国自然语言处理青年学者研讨会(YSSNLP2018)

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1-19

在线出版日期: 2018-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）