基于上下文的主题模型
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 主题模型的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 在线主题模型研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的工作及创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关研究 | 第20-33页 |
| 2.1 潜在狄利克雷分配 | 第20-22页 |
| 2.2 变分贝叶斯 | 第22-24页 |
| 2.3 吉布斯采样 | 第24-26页 |
| 2.4 置信传播 | 第26-28页 |
| 2.5 在线主题模型算法 | 第28-32页 |
| 2.5.1 在线变分贝叶斯 | 第29-30页 |
| 2.5.2 在线吉布斯采样 | 第30-31页 |
| 2.5.3 在线置信传播 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于滑动窗口的主题模型 | 第33-43页 |
| 3.1 SWTM | 第33-34页 |
| 3.2 SWTM的生成过程及训练过程 | 第34-36页 |
| 3.3 SWTM的实验分析 | 第36-42页 |
| 3.3.1 实验环境和数据集 | 第36-37页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第37-38页 |
| 3.3.3 自身参数分析 | 第38-39页 |
| 3.3.4 混淆度对比分析 | 第39-40页 |
| 3.3.5 时间性能分析 | 第40-41页 |
| 3.3.6 收敛性分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于中心词的上下文主题模型 | 第43-53页 |
| 4.1 CCTM | 第43-45页 |
| 4.2 CCTM的生成过程及训练过程 | 第45-46页 |
| 4.3 CCTM实验分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 实验环境和评价标准 | 第46-47页 |
| 4.3.2 自身参数分析 | 第47-48页 |
| 4.3.3 混淆度对比分析 | 第48-50页 |
| 4.3.4 时间性能分析 | 第50页 |
| 4.3.5 收敛性分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 在线上下文主题模型 | 第53-63页 |
| 5.1 在线主题模型的介绍 | 第53页 |
| 5.2 在线滑动窗口主题模型 | 第53-56页 |
| 5.3 在线中心词上下文主题模型 | 第56-58页 |
| 5.4 实验分析 | 第58-62页 |
| 5.4.1 在线模型对比分析 | 第58-60页 |
| 5.4.2 在线与离线对比分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读学位期间参与科研项目和公开发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
