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提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

以语言为研究对象的科学，研究探索语言的本质、结构和发展规律。这本书是理论语言学的入门书，讲述三方面的问题：语言在社会中的地位和作用，语言的结成体系（语音、语汇和语义、语法），语言的发展变化。学生通过本课程的学习，能比较系统地掌握语言学的基本概念、基本理论和基础知识，为提高语言理论水平、进一步学习和深入研究其他语言课程奠定必要的语言理论基础。 第一章 语言的社会功能 第二章 语言是符号系统 第三章 语音 第四章 语法 第五章 词义 第六章 文字和书面语 第七章 语言随社会的发展而发展 第八章 语言的接触 第九章 语言系统的发展

自然语言是人与人交流思想的工具，程序语言是人和计算机之间传达信息的工具。为了描述程序语言，本章将引进有关形式语言的基本概念。文法是程序语言的生成系统，自动机是程序语言的识别系统，用文法来精确定义一个语言，然后根据这个文法构造识别这个语言的自动机，因此文法对程序语言和编译程序的构造来说意义重大。随着计算机的发展，形式语言学发展很快。N.Chomsky将文法分成四类，程序语言的词法可用正规文法描述，语法可用上下文无关文法描述，语义则要借助于上下文有关文法来描述。因此我们的注意力是针对这几类文法，特别是上下文无关文法