社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，如微博和Twitter，已經(jīng)成為數(shù)十億人關(guān)注事件的重要平臺(tái)。人們不僅關(guān)注所發(fā)生的事情，更關(guān)注事件的演化。因此，監(jiān)控社交網(wǎng)絡(luò)中事件的發(fā)展是至關(guān)重要的。在新聞文章和短文本（社交網(wǎng)絡(luò)中的文本）中有一些挖掘事件演化的研究。由于短文的形式比新聞文章短，適用于新聞文章的方法不能直接應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)。一些應(yīng)用于短文本的方法不考慮語(yǔ)義信息，有些方法無(wú)法發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期跨度事件的演化，特別是中間有間斷的事件。鑒于此，我們提出了一種非參數(shù)的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)事件演化（故事情節(jié)）。首先使用貝葉斯模型測(cè)量短文本的語(yǔ)義相關(guān)性。其次，使用基于嵌入表示的算法來(lái)生成長(zhǎng)期和短期事件的故事線。我們進(jìn)一步使用Dirichlet過(guò)程自動(dòng)學(xué)習(xí)適當(dāng)數(shù)量的主題。與其他方法相比，三個(gè)人工標(biāo)記數(shù)據(jù)集的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了我們方法的有效性。

　　社會(huì)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們分享和傳播新聞的主流平臺(tái)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的用戶產(chǎn)生內(nèi)容（User-Generated Contents）。對(duì)于UGC 流，人們很容易感到不知所措。因此迫切需要從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)生成事件的演化。

　　目前有挖掘事件演化的相關(guān)研究。這些研究可大致分成兩類(lèi)。一類(lèi)是基于詞相似度的方法。Pei 等人提取用基于子圖的增量追蹤框架追蹤事件演化。該方法用Jaccard 相似度作為文本相似度的度量方式。詞相似度基于文本重合的詞越多，文本越相似的假設(shè)。這種假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中有可能不成立。很多時(shí)候文本的相似度依賴于潛在的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，而不是表面的詞重合度。為彌補(bǔ)詞相似度的不足，另一類(lèi)基于隱式語(yǔ)義相似度的方法被提出。Kalyanam 等人用非負(fù)矩陣分解（NMF）捕捉事件隨著時(shí)間的變化。該方法只能發(fā)現(xiàn)相鄰時(shí)刻的事件的演化，不能發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期跨度的事件演化。Zhou 等人提出一個(gè)無(wú)監(jiān)督的貝葉斯模型（DSDM）提取故事情節(jié)的結(jié)構(gòu)化表示和演化模式。DSDM 和NMF 捕捉文檔級(jí)別的詞共線模式。因?yàn)槎涛谋局形臋n級(jí)別詞共線的稀疏性，這些方法不能直接用于短文本中。

　　為解決上述方法存在的不足。我們提出一個(gè)非參數(shù)的方法構(gòu)造社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的事件演化。首先，我們

　　從微博中檢測(cè)子事件。然后，我們提出一個(gè)非參數(shù)的方法提取子事件的隱式語(yǔ)義信息。最后我們基于子

　　事件的隱式語(yǔ)義信息生成事件演化。本文的主要貢獻(xiàn)如下所示：

　　我們提出一個(gè)非參數(shù)化的概念圖模型，Biterm Topic Model with Dirichlet Process （BTMDP），提取子事件的語(yǔ)義信息。

　　我們提出基于子事件語(yǔ)義信息的故事情節(jié)生成算法（LineGen）。

　　通過(guò)在三個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明我們方法較已有方法的有效性。

　　本文的其余部分組織如下。首先，我們介紹相關(guān)工作。然后，我們介紹我們的方法。隨之，我們展示實(shí)驗(yàn)與結(jié)果。最后，我們總結(jié)提出的方法并展望未來(lái)的工作。