基于实体识别的在线主题检测方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于实体识别的在线主题检测方法

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【英文篇名】	On-Line Topic Detection Using Named Entity Recognition
【下载频次】	★★★★★
【作者】	付艳; 杨冬青; 唐世渭; 伍伟; 王腾蛟; 高军;
【英文作者】	FU Yan; YANG Dongqing; TANG Shiwei; WU Wei; WANG Tengjiao; GAO Jun Key Laboratory of High Confidence Software Technologies; Ministry of Education; School of Electronics Engineering and Computer Science; Peking University; Beijing 100871;
【作者单位】	高可信软件技术教育部重点实验室; 北京大学信息科学技术学院;
【文献出处】	北京大学学报(自然科学版) , Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 编辑部邮箱 2009年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	在线主题检测; 命名实体; 实体识别; 增量聚类; 后缀树聚类;
【英文关键词】	on-line topic detection; named entity; named entity recognition; incremental clustering; suffix tree clustering;
【摘要】	为提高在线主题的检测效率,作者提出了一种基于实体识别技术的在线主题检测方法,利用新闻报道中的命名实体快速判断新到达报道与历史主题的关系,从而减少对报道间文本相似度的计算。实验结果显示,本文提出的方法能够在不牺牲检测准确率的基础上,显著提高在线主题检测的效率。
【英文摘要】	In order to make on-line topic detection more efficient,a new method is proposed based on named entity recognition. New method extracts news elements from stories. Based on news elements,query composition is used to detect story link. This process reduces complex computation of text similarities. Experimental result indicates that the proposed method performs on-link topic detection accurately and efficiently.
【基金】	国家自然科学基金(60473051,60503037); 国家高技术研究发展计划专项经费(2006AA01Z230,2007AA01Z191)资助
【更新日期】	2009-04-16
【分类号】	TP391.1
【正文快照】	Web新闻的海量、连续、变化等特征很容易造成新发生事件被湮没在历史报道中,进而导致新出现的新闻主题很难被用户发现。为解决这一问题,在线主题检测(on-line topic detection)研究应运而生。在线主题检测的目标是在没有人工干预的情况下,由系统自动识别新闻流与历史主题的关系

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