【摘 要】
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针对互联网新闻事件追踪，结合时间信息提出了一种用于事件追踪的动态模型。该模型将时间因素加入到传统向量模型中，在此基础上得到文档与事件包含的相同特征词之间的时间相似度
【机 构】
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河北大学数学与计算机学院,河北大学管理学院,河北软件职业技术学院信息工程系
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(20070420700);河北省自然科学基金资助项目(F2011201146)
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针对互联网新闻事件追踪，结合时间信息提出了一种用于事件追踪的动态模型。该模型将时间因素加入到传统向量模型中，在此基础上得到文档与事件包含的相同特征词之间的时间相似度，并将其应用于文档与事件的相关性计算。若文档与事件相关，则把文档中新的特征词加入事件特征词集并重新调整事件特征词集中特征词的权重和时间信息。实验采用检测错误权衡（DET）曲线进行评估，结果显示与传统向量模型相比，用于事件追踪的动态模型有效地提高了系统性能，其最小的归一化追踪损耗代价降低了约9％。
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