导读:本文包含了多向量模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:话题关联识别,多向量文本表示,SVM
多向量模型论文文献综述
张晓艳,王挺,陈火旺[1]（2007）在《基于SVM的多向量文本表示模型话题关联识别研究》一文中研究指出本文在理论分析的基础上,并通过基准实验验证,提出一种多向量表示模型,该模型在尽量不丢失新闻报道信息的情况下,对特征集合尽可能细的划分,在模型比较时采用支持向量机对多个向量相似度进行整合。并在此基础上实现了话题发现与追踪中的话题关联识别系统。试验表明相对于基准系统,该系统的检测代价有明显降低,很大的提高了系统性能。(本文来源于《中国计算技术与语言问题研究——第七届中文信息处理国际会议论文集》期刊2007-10-01）
王会珍,朱靖波,季铎,张斌[2]（2005）在《基于多向量模型的中文话题追踪》一文中研究指出采用传统的向量空间模型进行文本表示,重要的特征经常会被大量的区分能力较弱的特征淹没掉,因此本文提出了多向量模型。它采用多个向量表示文本,将文本中重要的特征提取出来,表示成单独的向量,并将多向量模型用于改善中文话题追踪的性能。本文选用TDT4语料作为测试语料,将基于多向量模型的中文话题追踪系统与基于传统的向量空间模型的中文话题追踪系统进行比较,还分析了特征数目对话题追踪性能的影响。实验结果显示多向量模型能够提高话题追踪的性能。(本文来源于《全国第八届计算语言学联合学术会议（JSCL-2005）论文集》期刊2005-08-01）
多向量模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用传统的向量空间模型进行文本表示,重要的特征经常会被大量的区分能力较弱的特征淹没掉,因此本文提出了多向量模型。它采用多个向量表示文本,将文本中重要的特征提取出来,表示成单独的向量,并将多向量模型用于改善中文话题追踪的性能。本文选用TDT4语料作为测试语料,将基于多向量模型的中文话题追踪系统与基于传统的向量空间模型的中文话题追踪系统进行比较,还分析了特征数目对话题追踪性能的影响。实验结果显示多向量模型能够提高话题追踪的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多向量模型论文参考文献
[1].张晓艳,王挺,陈火旺.基于SVM的多向量文本表示模型话题关联识别研究[C].中国计算技术与语言问题研究——第七届中文信息处理国际会议论文集.2007
[2].王会珍,朱靖波,季铎,张斌.基于多向量模型的中文话题追踪[C].全国第八届计算语言学联合学术会议（JSCL-2005）论文集.2005