【摘 要】
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微博文本长度短，且网络新词层出不穷，使得传统方法在微博事件追踪中效果不够理想。针对该问题，提出一种基于词向量的微博事件追踪方法。词向量不仅可以计算词语之间的语义相似度
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(No.2011AA7032030D);全军军事研究生课题资助项目(No.2011JY002-158);国家社会科学基金项目(No.14BXW028)
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微博文本长度短，且网络新词层出不穷，使得传统方法在微博事件追踪中效果不够理想。针对该问题，提出一种基于词向量的微博事件追踪方法。词向量不仅可以计算词语之间的语义相似度，而且能够提高微博间语义相似度计算的准确率。该方法首先使用Skip-gram模型在大规模数据集上训练得到词向量；然后通过提取关键词建立初始事件和微博表示模型；最后利用词向量计算微博和初始事件之间的语义相似度，并依据设定阈值进行判决，完成事件追踪。实验结果表明，相比传统方法，该方法能够充分利用词向量引入的语义信息，有效提高微博事件追踪的性能。
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