【摘 要】
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目前的多数故事线挖掘研究侧重新闻文献和事件的相似性分析,忽略了故事线的结构化表述及新闻具有的延时性,无法直观地从模型结果看出不同新闻话题的发展过程。为此,提出一种
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(91546105,71331005);国家高技术研究发展计划项目(2015AA020105);上海市科委项目(16JC1400801,16511102204);NSFC-广东联合基金(第二期)超级计算科学应用研究专项;国家超级计算广州中心支持项目
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目前的多数故事线挖掘研究侧重新闻文献和事件的相似性分析,忽略了故事线的结构化表述及新闻具有的延时性,无法直观地从模型结果看出不同新闻话题的发展过程。为此,提出一种基于贝叶斯网络的无监督故事线挖掘算法。将故事线看成日期、时间、机构、人物、地点、主题和关键词的联合概率分布,并考虑新闻时效性。在多个新闻数据集上进行的实验和评估结果表明,与K-means、LSA等算法相比,该算法模型具有较高的故事线挖掘能力。
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