document-network，描述主題間關係，rtm、nubbi、
社交網路是用來描述實體之間，即人與人之間關係的結構，而關係一般通過文字的形式含蓄的表達。比如一篇涉及**regen和演員wyman的文章，會出現如：政治、娛樂、結婚等話題的「實詞」。我們認為這些實詞不是用來描述人的，就是用來描述關係的，因此劃掉了實體詞袋和functional words，剩下的就是描述關係的詞。因此實體主題和關係主題應用不同的分布，可總結出：（家庭關係詞）（職業關係）（政治關係）等的關係主題，以及哪些個體之間存在上述關係。應用該模型可以：
1、構建多項式分布的實體詞袋集，識別某些人的某些特徵，即他們的實體主題特徵；
2、構建多項式分布的關係詞袋集，識別關係的型別，即家庭？從屬？等；
3、構建實體和關係共現的多項式分布，即這些人有這些關係。
特別的，模型定義了乙個多項式分布、取值（1,2,3）的selector變數，當取不同值時，進行實體1、實體2、關係3的引數估計，從而，一篇文章中的詞一定是number_of _entities+pair個詞袋。實體詞的生成僅受theta約束，關係（pair）詞的生成受兩個實體的theta或自己的psi引數約束（關係詞就可能是與實體詞相同的詞），
手動進行上述關係的刻畫不夠實際，從而導致很多實體沒有建立關係，或僅在乙個小的資料集上建立固有的、預先指定的關係。
在evaluation部分，作者應用unigram、lda、author-topic(一本書有很多作者，先抽乙個作者，再根據作者抽乙個主題，再進行主題詞的抽取。相當於在主題層上加了個作者層)、nubbi四個模型在資料集：bible、biological（gene、disease等在文獻的摘要中）、wiki上進行了詞的主題**和實體的主題**。在詞的主題**中，nubbi在bible、wiki上的效果好，在biological上效果差，作者給出的解釋是一篇wiki文字中有更多的詞，在k值相同的情況下利用有標註的主題劃分效果顯然會更好；而biological下
演算法輸入有標記實體的文字，如果兩個實體共現多，則為二者建立關係，
同樣的，食品安全報道中涉及的實體通常包括：食品、違禁內容、人（健康），通過描述三者之間的關係，表達乙個事件。有助於結構化的表達，有助於更加深入的挖掘。
reference：
connections between the lines:augmenting social networks with text
ps:感覺這幫人的研究重點在於如何基於不同文字的特異性構建語義網，而不是如何利用語義網，
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