《表2 参数δ不同取值下E＿BNTT模型性能》

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《基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型》

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事件的划分是E＿BNTT模型性能的关键，不同的参数δ，将样本报道划分为不同事件，产生不同的追踪效果。δ≤0.05时所有样本报道划分为一个事件，δ≥0.35时多数话题的每篇样本报道独立为一个事件，随δ增大模型性能变化很小，故实验分别在δ取0.05，0.10，0.15，0.20，0.25，0.30，0.35时计算E＿BNTT模型的optimal（(Cdet）norm)值，实验结果如表2所示。