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一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法
引用本文:张辉,李国辉,贾立,孙博良.一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法[J].国防科技大学学报,2013(3):55-60.
作者姓名:张辉  李国辉  贾立  孙博良
作者单位:国防科技大学信息系统与管理学院
基金项目:国家部委资助项目;国家自然科学基金资助项目(61170158);湖南省自然科学基金资助项目(12JJ5028)
摘    要:为了提升在线新闻事件探测的性能,提出一种基于TF.IEF模型的在线新闻事件探测方法。该方法受TF.IDF思想的启发,直接计算特征词表征事件的权重,建立新的增量事件模型,并将探测过程分为两个阶段:第一阶段利用Single-Pass将一定时段内收集到的报道聚成微簇;第二阶段将微簇与已有事件进行相似性匹配,然后通过重新计算事件向量实现模型更新。实验结果表明,该方法运算速度快,特征信息丢失少,提高了探测的效率和准确率。

关 键 词:在线新闻事件探测  TF·IEF模型  增量事件模型  Single-Pass聚类
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