基于改進的話題檢測技術的ＴＢＴ預警系統(tǒng)研究

［摘 要］目前的TBT預警研究，使用經濟理論和數(shù)學模型分析產業(yè)數(shù)據(jù)進行預警，數(shù)據(jù)收集困難，時效性差。針對以上不足，本文首次將改進的話題檢測技術應用于TBT預警，設計了基于改進的話題檢測技術的TBT預警系統(tǒng)模型，將改進的話題檢測技術成功應用于TBT預警研究。實驗結果證明，改進的話題檢測技術顯著提高了話題檢測的精確度。

［關鍵詞］數(shù)據(jù)挖掘；話題檢測；TBT預警；文本挖掘

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.15.001

［中圖分類號］TP391.1［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）15-0004-03

1 引 言

1.1 話題檢測技術原理及應用現(xiàn)狀

話題檢測是通過計算機技術，自動將新聞數(shù)據(jù)流中的大量報道歸入不同的話題，從而發(fā)現(xiàn)知識的過程［1］。

圖1 話題檢測的基本思想

話題檢測是話題檢測與跟蹤（Topic Detection and Tracking，TDT）評測中的一項評測任務，在TDT評測研究的過程中，對話題檢測的建模和檢測算法進行了廣泛的研究。如文獻［2］基于Chow膨脹理論和依存剖析樹提出了依存結構語言模型，提高了話題檢測的建模準確度。文獻［3］提出了變量空間隱馬爾可夫模型，實驗證明，此模型降低了算法時間復雜度，且提高了話題檢測的精度。目前關于話題檢測的研究多集中在改進建模方法或算法，應用于特定領域的研究數(shù)量較少。

1.2 技術性貿易壁壘預警研究現(xiàn)狀

技術性貿易壁壘（Technical Barriers to Trade，TBT）預警對我國出口企業(yè)生存發(fā)展發(fā)揮著重要的作用，在當前經濟危機背景下，其作用更為重要。在目前的TBT預警系統(tǒng)研究中，多應用經濟理論和數(shù)學模型，對一個國家的宏觀經濟形勢、產業(yè)發(fā)展趨勢做TBT預警分析。……