一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

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。     

一种新闻事件演化建模方法

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

空间电磁编队具有不消耗推进剂、无羽流污染、连续可逆和同步控制等优势,静态电磁编队在光学干涉成像等领域具有广阔应用前景。动力学平衡态的稳定性与控制是实现静态电磁编队的基础。论文针对双星电磁编队沿径向、切向和法向分布的三种平衡态构形,利用Kane方法建立了6-DOF耦合非线性动力学模型,分析了三种平衡态构形的开环稳定性、耦合特性与控制需求,最后设计LQR控制器,实现了平衡态构形的稳定控制,并进行了仿真验证。     

词网络的新闻事件关联建模

互联网上每天都会报道许多新闻事件,为了挖掘各事件间的关系,提出一种新闻事件关联建模方法。该方法首先利用TF-IEF和相邻词合并策略对事件的相关报道集提取关键词,然后综合多种词共现度量窗口对事件关键词的关联关系建模,构建事件关键词关联网络,最后依据事件间共有关键词的程度建立事件关联模型,从而建立事件关联网络。实验表明该方法能够较准确地提取报道集的关键词,较好地发现事件间的关联关系。