基于深度學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域詞義關(guān)聯(lián)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，各類社會(huì)事件借助計(jì)算機(jī)、移動(dòng)通迅網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速傳播極易形成涉及多個(gè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)事件，并在各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生并分布極具相關(guān)性的特征詞。在此過(guò)程中，如何準(zhǔn)確定量分析特征詞在熱點(diǎn)事件中的影響及對(duì)熱點(diǎn)事件的推動(dòng)作用，便成為熱點(diǎn)事件追蹤和信息定位亟待解決的問(wèn)題。
　　本文在研究了大量已有工作的基礎(chǔ)上，緊叩文本上下文語(yǔ)義的相關(guān)性特點(diǎn)，基于深度學(xué)習(xí)算法，深入研究了詞義關(guān)聯(lián)在不同領(lǐng)域文本聚類上的應(yīng)用。在特定領(lǐng)域中，主要研究了特定事件

2、的事態(tài)跟蹤、熱點(diǎn)推送等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了信息的快速而準(zhǔn)確定位。研究中采取實(shí)驗(yàn)和實(shí)證相結(jié)合的方式，以實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析實(shí)驗(yàn)。相關(guān)工作如下：
　　1）根據(jù)事件的跨領(lǐng)域性，以維基百科的分類體系確定了六個(gè)主要領(lǐng)域的特征詞；利用并行網(wǎng)絡(luò)爬取架構(gòu)，以深度優(yōu)先方式采集了特征詞條及其屬性詞條，并以此為關(guān)鍵詞，以寬度優(yōu)先方式，采集了百度搜索結(jié)果及微博數(shù)據(jù)，為后續(xù)工作提供了支撐。
　　2）研究并實(shí)現(xiàn)了基于詞頻統(tǒng)計(jì)的領(lǐng)域新詞挖掘技術(shù)。主要基于詞頻的統(tǒng)計(jì)