【摘 要】
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针对突发事件热点话题识别系统，建立了系统实现的整体技术框架，给出了系统四个组成部分的关键问题描述及解决策略，结合新闻报道文本内容和结构的特点和报道源分布性特征，基于VSM
【基金项目】
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国家自然科学基金No.91024001,No.61070142;中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2009RC0210);北京市自然科学基金项目(No.4111002)~~
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针对突发事件热点话题识别系统，建立了系统实现的整体技术框架，给出了系统四个组成部分的关键问题描述及解决策略，结合新闻报道文本内容和结构的特点和报道源分布性特征，基于VSM文本表示模型和TF－IDF公式，提出了正文裁剪方法和特征权重计算的改进模型，并以地震突发事件新闻报道作为数据源进行模型评估。实验结果表明通过对新闻报道正文的裁剪，只提取标题、导语及相关特征参量等信息即可作为热点话题识别的样本集，且改进的特征权重计算模型与经典模型比较，具有更好地执行效率和适应性更强的文本表示能力。
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