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公开(公告)号:CN108197154B
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN201711291086.8
申请日:2017-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/28
Abstract: 本发明属于关系数据库技术领域,具体为一种交互式文档探索的在线子集主题建模方法。在探索式场景中,用户对于所要查找的目标没有一个清晰界定,需要通过概述的方式来了解数据,因此,为给定的文本数据集合提供概述至关重要。概率主题模型是文本概述的常用手段,然而每次对给定文档进行建模十分费时,不适用于交互式探索的场景。本发明给出在线子集主题建模的方法,通过使用全局预处理和基于采样的推断算法来加速建模过程,在保持主题模型质量的同时能够获得指数级的速度提升。同时,本发明算法与直接在子集上按单词进行主题建模相比,基于语段的建模更好地利用了已有的主题分布信息;采用语段作为基本单元使得最终得到的主题具备较好的可理解性。
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公开(公告)号:CN108197154A
公开(公告)日:2018-06-22
申请号:CN201711291086.8
申请日:2017-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于关系数据库技术领域,具体为一种交互式文档探索的在线子集主题建模方法。在探索式场景中,用户对于所要查找的目标没有一个清晰界定,需要通过概述的方式来了解数据,因此,为给定的文本数据集合提供概述至关重要。概率主题模型是文本概述的常用手段,然而每次对给定文档进行建模十分费时,不适用于交互式探索的场景。本发明给出在线子集主题建模的方法,通过使用全局预处理和基于采样的推断算法来加速建模过程,在保持主题模型质量的同时能够获得指数级的速度提升。同时,本发明算法与直接在子集上按单词进行主题建模相比,基于语段的建模更好地利用了已有的主题分布信息;采用语段作为基本单元使得最终得到的主题具备较好的可理解性。
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