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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)新聞已經(jīng)成為舉足輕重的信息發(fā)布方式,閱讀網(wǎng)絡(luò)新聞已漸漸成為人們獲取信息的一個重要渠道。網(wǎng)絡(luò)新聞來源眾多,并且報道角度和立場各不相同,粗略的新聞分類方式無法幫助用戶了解新聞事件的前因后果。面對浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng)信息海洋,人們無法做到“眼觀六路,耳聽八方”,因此人們迫切希望通過計算機自動處理海量新聞流,快速發(fā)現(xiàn)社會熱點事件,及時找到感興趣的相關(guān)新聞報道。 本文以網(wǎng)絡(luò)新聞流為研究對象,利用話題識別與跟蹤(Top
2、ic Detectionand Tracking,TDT)技術(shù)對新聞按照事件聚類,提供了一種更直觀的新聞分類方式,使用戶能清楚地了解當(dāng)前熱點事件,并能持續(xù)追蹤事件的發(fā)展。 1.介紹TDT技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和幾種典型的研究方法,描述與TDT相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù),并改進其中的索引和摘要技術(shù),提出一種適用于漢語的三層索引結(jié)構(gòu)和基于滑動窗口的動態(tài)摘要算法。 2.將新事件識別與KNN分類算法相結(jié)合,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)新聞流中事件的識別與跟蹤。其
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