【摘 要】
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针对Web新闻信息结构和内容特征,在分析了传统的向量空间模型存在不足的基础上,提出了根据特征词进行语义分组的向量空间模型。该模型将一篇新闻报道中的特征词从语义上划分
【机 构】
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吉林电子信息职业技术学院计算机系,北华大学计算机学院
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针对Web新闻信息结构和内容特征,在分析了传统的向量空间模型存在不足的基础上,提出了根据特征词进行语义分组的向量空间模型。该模型将一篇新闻报道中的特征词从语义上划分为相对独立的4个组：时间、地点、人物和事件,进而形成了4个向量空间,并对每个向量空间进行特征项权值和相似度的计算。理论分析和实验结果表明,改进后的模型更适应Web新闻信息的检索,使查准率、查全率和查询速度都有所提高。
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