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题名基于主题词向量聚类的话题内新事件检测
被引量：5
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作者
郭磊
李弼程
赵军磊
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期64-71,79,共9页
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基金
福建省社会科学规划项目(FJ2017B073)
华侨大学科研启动项目(600005-Z16Y0005)
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文摘
目前关于话题内新事件检测的研究较少,传统的新事件检测方法多采用基于主题模型的方法,无法兼顾主题信息和语义信息,效果不够理想。针对该问题,该文提出一种基于主题词向量聚类的话题内新事件检测方法。该方法首先使用主题词嵌入(TWE)模型对经过预处理的语料进行训练,获取主题词向量;其次,通过对主题词向量进行K-means聚类来获取话题分布;再次,按照话题内新事件检测流程,将新事件检测问题转化为新子话题发现问题;最后,利用获取到的话题分布,对按时间顺序的文档进行检测。实验结果表明,该方法能够兼顾主题信息和语义信息,有效提高话题内新事件检测的性能。
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关键词
话题内新事件检测
主题词向量
K-MEANS聚类
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Keywords
new event detection within topics
topical word embeddings
K-means clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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