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基于非线性规划理论的事件主题词过滤方法
1
作者
高影繁
苏娜
+1 位作者
张运良
韩红旗
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第1期61-67,共7页
本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规...
本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规划理论的函数,对抽取到的候选主题词按权重进行排序,选定更具突发事件类别表征能力的主题词。在几个类别突发事件语料上与传统的TF-IDF算法的对比实验结果说明了本文方法的有效性和实用价值。
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关键词
突发事件主题词
左右邻接熵
噪声词过滤
非线性规划理论
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职称材料
题名
基于非线性规划理论的事件主题词过滤方法
1
作者
高影繁
苏娜
张运良
韩红旗
机构
中国科学技术信息研究所
中国科学院科技战略咨询研究院
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第1期61-67,共7页
基金
国家科技支撑计划项目"面向科技情报分析的信息服务资源开发与支撑技术研究"(2015BAH25F01)
文摘
本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规划理论的函数,对抽取到的候选主题词按权重进行排序,选定更具突发事件类别表征能力的主题词。在几个类别突发事件语料上与传统的TF-IDF算法的对比实验结果说明了本文方法的有效性和实用价值。
关键词
突发事件主题词
左右邻接熵
噪声词过滤
非线性规划理论
Keywords
subject words of emergencies
left and right adjacent entropy
noise word filtering
nonlinear programming
分类号
TP391.1 [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
基于非线性规划理论的事件主题词过滤方法
高影繁
苏娜
张运良
韩红旗
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
0
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