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針對(duì)傳統(tǒng)基于多項(xiàng)式分布的主題模型不能較好地刻畫(huà)文檔中詞匯突發(fā)的現(xiàn)象，綜合考慮文本集固有的時(shí)間信息，提出一種面向詞匯突發(fā)的Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ組合多項(xiàng)式（ＤＣＭ）連續(xù)時(shí)間主題模型。采用ＤＣＭ分布對(duì)文本集中的詞匯突發(fā)現(xiàn)象進(jìn)行建模，利用Ｂｅｔａ分布刻畫(huà)文本集中的時(shí)間特征，通過(guò)Ｇｉｂｂｓ采樣和不動(dòng)點(diǎn)迭代法實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在預(yù)設(shè)主題數(shù)目較少的情況下，與ＴｏＴ和ＤＣＭＬＤＡ模型相比，該模型具有明顯的泛化性能優(yōu)勢(shì)，并且可以有效揭示出文本集中潛在的主題演化趨勢(shì)。
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