面向情报服务的主题扩展技术研究及应用

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4、阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHANDAPPLICATIONOFTOPICEXPANSIONTECHNOLOGYFORINTELLIGENCESERVICECandidate：FuchaoYuSupervisor：GuipingZhangSpecialty：SoftwareEngineeringDate:March2016摘要情报服务中的主题扩展是指对客户的情报需求主题进行扩展，将扩展主题词作为原主题的补充和解释，是保证

5、情报获取全面性的关键技术之一。因此，在对服务场景进行分析后，本文从文档共现词和语义相似词两个角度分别构建WordEmbedding，目的在于提高主题扩展的全面性和准确性。为通过利用用户对推荐词的确认反馈来改进推荐效果，使得推荐结果逐渐趋近用户需求，提高人工扩展的工作效率，本文采用交互式扩展方法辅助用户进行主题扩展。本文的主要工作包括以下几个方面：本文面向情报服务提出一种基于WordEmbedding的主题扩展技术。本文从文档共现词和语义相似词的角度，分别利用向量空间模型和skip-gram模型构建不同的WordEmbedding，基

6、于这两种WordEmbedding分别构建主题扩展方法，并采用线性组合的方法对两种扩展方法进行融合。然后计算候选扩展词与相关词及不相关词间的相似度差异，利用相似度差异过滤候选扩展词，通过用户对推荐词的确认反馈，更新相关词集和不相关词集，交互式辅助用户进行情报获取。实验表明该主题扩展技术具有较好的主题扩展效果。本文对主题扩展的应用场景进行了分析，针对其中问题，研究了相应的应用方案。首先对主题扩展流程和人工扩展模式进行研究，总结扩展流程中存在的问题及扩展模式中的规律。然后对人工扩展案例进行研究，并认为本文提出的主题扩展技术适用于评价消费

7、类和舆情信息类的情报服务。最后结合基于WordEmbedding的主题扩展技术及应用场景中存在的问题和规律，优化改进人工扩展流程。设计并实现了本课题的主题扩展系统。该系统能够为用户提供被扩展主题词的文档共现词和语义相似词及二者的线性组合结果，并可以根据用户对推荐词的确认反馈，交互式推荐候选扩展词。关键词：情报服务；主题扩展；文档共现；语义相似；交互式扩展IAbstractTopicexpansionofintelligenceserviceistoexpandthecustomer'sintelligenceneeds,anduse

8、theexpandedtopicwordsasasupplementandexplanationoftheoriginaltopic.Itisoneofthekeytechnologiestoensurethecomprehensiv