【摘 要】
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话题跟踪是自然语言处理领域一个新的研究方向,其目的是监控新闻报道流,识别出与预先给定几个新闻报道表达的话题相关的后续报道。目前国内在这方面的研究尚处于起步阶段。
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话题跟踪是自然语言处理领域一个新的研究方向,其目的是监控新闻报道流,识别出与预先给定几个新闻报道表达的话题相关的后续报道。目前国内在这方面的研究尚处于起步阶段。 本文对中文新闻报道中的话题跟踪进行了研究,提出并探索了多种不同的算法,并提出了利用一元语法模型来进行话题跟踪。主要工作包括: (1) 尝试将KNN与SVM相结合的策略来进行话题跟踪,实验证明,采用最近邻居策略的串行结合方式比较有效。 (2) 采用一元语法模型对中文新闻报道进行话题跟踪,并分析了影响中文话题跟踪性能的几个因素,实验证明,系统达到了较好的跟踪性能。 下一步的工作是要将信息过滤与话题跟踪结合起来,动态的,有效地进行话题跟踪,并应用到实际系统中去。
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