【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,造成子话题间互为噪
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金(60435020,60503072);国家“八六三”高技术研究发展计划探索类专题项目(2006AA01Z145)资助
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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,造成子话题间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,文中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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