【摘 要】
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新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究，其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题。现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配，造成子话题问互为噪声并形成错误语义，从而误导新话题的识别。针对这一缺陷，本文提出基于子话题分治匹配的新事件检测方法，将话题和报道划分为不同子话题，根据相关子话题的比例关系和分布关系建立新话题识别模型。实验在TDT4和TDT5中获得显著改进，最小检测错误代价
【机 构】
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哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院 信息检索研究室,哈尔滨 150001
【出 处】
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第三届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究，其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题。现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配，造成子话题问互为噪声并形成错误语义，从而误导新话题的识别。针对这一缺陷，本文提出基于子话题分治匹配的新事件检测方法，将话题和报道划分为不同子话题，根据相关子话题的比例关系和分布关系建立新话题识别模型。实验在TDT4和TDT5中获得显著改进，最小检测错误代价为0.4061，相应漏检率为0.1859。
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