基于词三角的短文本主题模型算法
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 主题模型相关研究 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 传统主题模型相关技术 | 第16-22页 |
| 2.2.1 潜在语义分析 | 第16-18页 |
| 2.2.2 概率潜在语义分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 潜在狄利克雷分布 | 第19-22页 |
| 2.3 短文本主题模型相关技术 | 第22-27页 |
| 2.3.1 BTM模型 | 第22-25页 |
| 2.3.2 WNTM模型 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 网络词三角主题模型 | 第28-49页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 词网络构建 | 第28-32页 |
| 3.3 词三角构建与主题挖掘 | 第32-40页 |
| 3.3.1 词三角构建策略 | 第32-35页 |
| 3.3.2 主题分布计算策略 | 第35-38页 |
| 3.3.3 原文档主题判定 | 第38-40页 |
| 3.4 实验 | 第40-48页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第40-41页 |
| 3.4.2 实验介绍 | 第41-46页 |
| 3.4.3 实验结杲 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 网络词团主题模型 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 词团构建与主题挖掘 | 第49-54页 |
| 4.2.1 词团构建策略 | 第49-50页 |
| 4.2.2 主题分布计算策路 | 第50-53页 |
| 4.2.3 原文档主题判定 | 第53-54页 |
| 4.3 实验 | 第54-57页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验介绍 | 第55页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
