【摘 要】
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基于前人在TDT中对语义矢量的相似性计算研究，以及本体和语法结构在文本相似性研究方面的应用成果，提出了以词频分析作为辅助手段，将新闻中的关键要素归纳为时间、空间、参与事
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,兰州理工大学教务处
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基于前人在TDT中对语义矢量的相似性计算研究，以及本体和语法结构在文本相似性研究方面的应用成果，提出了以词频分析作为辅助手段，将新闻中的关键要素归纳为时间、空间、参与事件的主客体、行为等几个语义类；借助WordNet与本体技术计算文档特征词的相似度，并且结合文本的语法结构特点，共同应用于文本的相似度计算，并以此作为新事件检测中相似度计算的基础，提高新事件检测的准确性。
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