Topic Analysis Using a Finite Mixture Model.

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Autor/inn/en	Li, Hang; Yamanishi, Kenji
Titel	Topic Analysis Using a Finite Mixture Model.
Quelle	In: Information Processing & Management, 39 (2003) 4, S.521-41Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0306-4573
Schlagwörter	Content Analysis; Electronic Text; Information Processing; Information Retrieval; Models; Statistical Analysis; Statistical Distributions; Text Structure + Suchen Sie Ihr Suchwort? Inhaltsanalyse; Informationsverarbeitung; Analogiemodell; Statistische Analyse; Wahrscheinlichkeitsverteilung; Textstruktur
Abstract	Presents a single framework for conducting topic analysis that performs both topic identification and text segmentation. Key characteristics of the framework are: representing a topic by means of a cluster of words closely related to the topic; and employing a stochastic model, called a finite mixture model, to represent a word distribution within a text. (AEF)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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