为话题追踪建模模糊簇转移
计算与语言
2021-04-19 v1 信息论
math.IT
摘要
Twitter 可视为自然语言处理 (NLP) 任务的数据源。Twitter 上持续更新的数据流使得实时话题演化追踪具有挑战性。本文中，我们提出一个建模话题簇模糊转移的框架。我们通过引入模糊逻辑扩展了先前关于清晰簇转移的工作，以丰富框架所识别的底层结构。我们将该方法应用于由推文名词的计算机生成簇以及人工推文标注。所获得的模糊转移与清晰转移在计算机生成簇和人工标注话题集上均进行了比较。
引用
@article{arxiv.2104.08258,
title = {Modeling Fuzzy Cluster Transitions for Topic Tracing},
author = {Xiaonan Jing and Yi Zhang and Qingyuan Hu and Julia Taylor Rayz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08258},
year = {2021}
}
备注
Accepted as full paper by NAFIPS'2021