话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减(17)

5.3 实验安排

本文实验主要包含如下两个部分:第1部分,利用CKA曲线观测法和A3分析法检验静态和动态话题模型的核捕捉能力;第2部分,检验融入不同话题模型的跟踪系统性能,并利用A3和Min(CDet)Norm对各话题模型的主要缺陷给予剖析.

参与实验的静态话题模型包括第2节罗列的词包式静态话题模型及其所有变体,如表1;动态话题模型包括

层次树状动态话题模型(标识为HT-DTM)以及本文分嵌入增量式学习的词包式模型(实验中用IL-DTM标识)、

别针对IL-DTM和HT-STM提出的改进方法,即嵌入突发式增量式学习的词包式模型(标识为BIL-DTM)和时序事件链式动态话题模型(标识为TEC-DTM).其中,DTM为动态话题模型的英文简写(即dynamic topic model).

此外,为了评测的公正性,所有参与实验的话题模型统一地只允许50个特征(nt=50)参与CKA比对和相关性匹配.对于所有基于词包构建的话题模型(包括静态和动态)而言,设nt=50为特征向量VSM的维度即可满足这一要求.但对于结构化的话题模型,即树状话题模型HT-DTM和链式话题模型TEC-DT,nt一般是多个子结构

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