【摘 要】
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传统的新闻话题融合方法往往将话题表示为一个统一的一层模型进行聚类融合,对于具有多层结构的网络新闻存在模型缺陷,容易忽略子话题的细节特征,影响新闻话题的融合结果。针
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传统的新闻话题融合方法往往将话题表示为一个统一的一层模型进行聚类融合,对于具有多层结构的网络新闻存在模型缺陷,容易忽略子话题的细节特征,影响新闻话题的融合结果。针对该问题,本文提出一种基于分层机制的网络新闻话题融合方法,研究话题的多层表示模型,实现对网络新闻话题的自动聚类。实验表明,本文方法较传统方法具有更高的准确率,能有效识别网络新闻在子话题上的特征差异。
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