论文研究 基于结构化事件的主题表示.pdf

基于词袋的主题模型其最终主题表示存在着表意不清、可读性差等问题，为解决此问题，提出将事件作为文档和主题描述的基本元素进行主题建模。鉴于事件的稀疏性，采用基于Biterm的主题模型，并在主题推断时结合generalized Pólya urn（GPU）模型加入事件间关联性的先验知识进行指导监督，从共现和语义两个层面削弱了事件稀疏性对主题生成的负作用。实验结果表明，该算法得到的主题可解释性较好且聚类效果提升明显。