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多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型
被引量：
10
1
作者
车蕾
杨小平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期85-90,共6页
融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量...
融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。
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关键词
新闻话题
多特征融合
潜在狄利克雷分配
向量
空间
模型
主题空间模型
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职称材料
题名
多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型
被引量：
10
1
作者
车蕾
杨小平
机构
中国人民大学信息学院
北京信息科技大学信息管理学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期85-90,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272513)
北京市教育委员会科技计划面上资助项目(KM201511232016
+1 种基金
SM201511232004)
北京高等学校青年英才计划资助项目(YETP1503)
文摘
融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。
关键词
新闻话题
多特征融合
潜在狄利克雷分配
向量
空间
模型
主题空间模型
Keywords
news topic multi feature fusion latent Dirichlet allocation vector space model subject space model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型
车蕾
杨小平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
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