基于事件的新闻报道分析技术研究进展*

首先给出基于事件的新闻报道分析技术相关概念的定义,并提出一个基于事件的新闻报道分析技术框架;然后从四个方面介绍了基于事件的新闻报道分析中的关键技术,包括事件探测、事件追踪、事件相关文档摘要和事件RSU检索.对一些关键技术进行了分类和评价,剖析其优势及不足,通过对各种方法的分析和比较,提出了一些改进的方法和建议.最后展望了未来基于事件的新闻报道分析技术的发展方向.     

网络热点事件发现系统的设计

该文设计了一个热点事件发现系统。该系统面向互联网新闻报道流,能自动发现任意一段时间内网络上的热点事件,并给出描述事件发展过程的曲线图。针对网络新闻语料具有数据规模大和时间特征明显两个特性,系统将语料按时间(天)分组,对每天的语料采用凝聚聚类得到微类,选取某段时间内的所有微类,再做Single-pass聚类得到事件列表,利用事件热度计算公式,把候选事件按热度进行排序。采用该系统对2007年新闻语料进行实验,结果表明该系统能取得较好的效果。     

基于事件框架的事件相关文档的智能检索研究

在事件相关文档的检索中,事件主题的迁移和分化与相似事件的干扰是影响系统性能的两个主要因素。本文提出了一种基于事件框架知识和事件主体信息的检索方法。该方法对事件相关评价函数进行了的改进:首先,从事件语料中提炼出事件的框架知识、从事件文档中挖掘出表达事件主体的信息,然后将这些知识和信息进行向量化,最后利用向量化的结果对相关度评价函数进行优化。实验结果表明该方法是有效的,明显提高了事件相关文档的检索性能。     

组态软件报警事件模块组件化设计

和传统的结构化设计技术和面向对象的程序设计技术相比，组件化程序设计更注重应用系统的全局，要求全方位地考察应用系统，对复杂的应用进行切分，分成一些独立的组件，而且这种切分要尽可能地符合系统的应用逻辑和业务要求。本文采用组件化技术对组态软件中的报警事件进行切分，设计报警、事件模块，讨论报警、事件组件对象的接口结构、基本构成等问题。介绍了该报警事件模块作为独立的组件集成到NetCon网络化可视监控组态软件的应用。     

一种新的网络告警相关系统的体系结构

事件相关通过对事件在时间和空间上进行相关处理，对告警进行事件关联，就可以改变故障管理中“数据丰富，信息贫乏”的局面，有效地进行故障定位。基于数据挖掘方法，给出了一种新的告警相关系统框架，根据时序关系，自动找出隐藏在大量事件中的规律性，形成关联规则，解决知识获取这一瓶颈。它克服了传统事件关联方法的缺点，不仅可以自主获取先验知识，而且解决了多故障定位问题，实现了对未来业务障碍的预测。     

离散事件系统规范DEVS研究

离散事件系统是一类常见的系统，如何对这类系统进行描述与建模是离散事件系统仿真研究的核心内容。离散事件系统规范DEVS是一种离散事件系统形式化描述方法，它具有层次化和模块化的特点，利用该方法可对复杂的离散事件系统进行建模、设计、分析和仿真。该文详细介绍了DEVS基本模型和耦合模型，给出了DEVS在耦合运算下的封闭性构造证明，并提出了一种具有嵌套层次结构的DEVS耦合模型实现算法，该算法对基于DEVS描述的离散事件系统的仿真实现具有一定参考价值。     

计算机和网络事件的分类分级研究

从事件作为事件情景的一个组成部分出发，提出了一种基于事件对象和意图的层次化分类方法，通过每层定义不同的分类多维空间使得该分类方法具有很好的扩展性。提出了7个量化指标定义事件的危害值，对事件进行分级。利用该分类和分级方法进行了事件库的设计，显示出这种分类和分级方式的优越性：容易对事件进行定位，可扩展性强。     

基于事件的设计与控制技术及其在机器人系统中的应用

基于事件的设计与控制技术已经引起人们的广泛关注,其基本思想就是引入与系统输出相关的运动参考变量(action reference),在任意时刻使系统给定量的输入以及系统的设计都转化为这个参考变量的函数,使系统的设计部分与控制器一样成为系统的决策部件,从而使系统具备处理突发性、不确定性事件的能力,可以根据系统的实际输出来实时、自动地调整系统的输入,实现对系统的实时控制．机器人系统是一个智能控制系统．机器人间的协调协作是其智能性的主要表现．本文首先对基于事件的控制理论及其发展做了回顾,然后介绍了基于事件的控制技术在机器人队形保持、机器制造、多机器人协作等系统智能控制中的应用,实验证明该方法可以取得很好的智能控制效果,提高系统的控制性能．最后探讨了这一研究领域的发展方向．     

服务器系统管理的自律计算模型

利用时序模型算法和事件分类匹配算法对服务器系统多个节点的事件和系统参数进行分析与预测，结合策略库技术, 构建了一个服务器系统管理的自律计算模型。该模型能够根据已知的操作环境自我配置，在各种灾难发生前自我保护，发生后自我修复，并且可以自我优化。     

一类混合资源定位服务的优化模型

对一类用于分布式VOD系统的混合了单步k随机漫步和全局中心索引的资源定位服务,用基于Markov过程的模型来描述其中的定位过程,并引入可以描述额外信息的事件,使得其控制不但依赖于状态,而且还依赖于事件.在此基础上,给出了可以直接处理事件的策略优化方法以及状态聚集的相关问题.最后,通过实例仿真验证了所给出的模型和方法.     

Storyline-based summarization for news topic retrospection

Electronics newspapers gradually become main sources for news readers. When facing the numerous reports on a series of events in a topic, a summary of stories from news reports will benefit news readers in reviewing the news topic efficiently. Besides identifying events and presenting news titles and keywords the TDT (Topic Detection and Tracking) techniques are used to do, a summarized text to present event evolution is necessary for general news readers to review events under a news topic. This paper proposes a topic retrospection process and implements the SToRe (Story-line based Topic Retrospection) system that identifies various events under a news topic, and composes a summary that news readers can get the sketch of event evolution in the topic. It consists of three main functions: event identification, main storyline construction and storyline-based summarization. The constructed main storyline can remove the irrelevant events and present a main theme. The storyline-based summarization extracts the representative sentences and takes the main theme as the template to compose the summary. The storyline summary not only provides readers enough information to understand the development of a news topic, but also serves as an index for readers to search corresponding news reports. Following a design science paradigm, a lab experiment is conducted to evaluate the SToRe system in the question-and-answer (Q&A) setting. The experimental results show that SToRe enables news readers to effectively and efficiently capture the evolution of a news topic.     

Web新闻流的增量演进分析

将互联网上的新闻事件按照时间顺序和事件依赖关系组织起来呈现给用户,可以帮助用户方便快捷地了解新闻事件演进过程.定义了Web新闻流增量演进任务(IEA)来实现这一需求.与一些类似的工作比较,IEA具有以下特点:适合Web新闻事件的流特征,以图的方式在时间线上增量更新新闻话题的事件演化过程.为了完成IEA任务,定义了一个事件进展图(EEG)数据结构,并相应地提出了EEG构造和整理算法.实验证明,该方法可以有效地实现新闻事件时间线分析的任务.     

An object-oriented multimedia database system for a news-on-demand application

We describe the design of a multimedia database management system for a distributed news-on-demand multimedia information system. News-on-demand is an application that uses broadband network services to deliver news articles to subscribers in the form of multimedia documents. Different news providers insert articles into the database, which are then accessed by users remotely, over a broadband, asynchronous transfer-mode (ATM) network. The particulars of our design are an object-oriented approach and strict adherence to international standards, in particular the Standard Generalized Mark-up Language (SGML) and Hy-Time. The multimedia database system has a visual query facility, which is also described in this paper. The visual query interface provides three major facilities for end users: presentation, navigation, and querying of multimedia news documents. The main focus, however, is the querying of multimedia objects stored in the database.     

电子新闻管理系统的研究

本文简要介绍和分析电子新闻系统的工作原理和电子新闻服务器的系统结构,阐述了电子新闻管理系统在电子新闻服务器中的地位和作用,提出电子新闻管理系统的目标及管理活动,给出一个新闻管理系统的详细设计方案。     

基于事件实例驱动的新闻文本事件抽取

目前,事件抽取的流行方法是以事件元素或触发词进行驱动,但该方法容易导致正反例不平衡,且在语料库规模较小时存在一定的数据稀疏问题。提出了一种基于事件实例驱动的事件抽取方法。首先,从文档句子中抽取出刻画一个事件发生有代表性的特征,构成候选事件实例表示;其次,通过二元分类器对新闻文本中的事件实例与非事件实例进行分类;最后,对事件实例采用基于层次聚类的k-mcdoids算法完成事件抽取。该方法不仅克服了正反例失衡以及数据稀疏问题,而且解决了预先定义事件类别的局限性。实验结果验证了该方法的有效性,对比传统方法,事件抽取的准确率与召回率均获得了显著的提高。     

基于知识的新闻信息采集软件Agent系统

给出了一个基干知识的Internet新闻信息自动识别、采集、过滤、索引的软件Agent系统,介绍了系统体系结构和功能,说明了新闻信息采集器、知识库、新闻信息索引以及用户兴趣表示等技术的实现,最后给出部分实验结果。     

基于新闻要素的新事件检测方法研究

新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容相似度、时间相似度和地点相似度进行计算,并将三者结合来检测新事件。实验证明这种方法有效。     

User Modeling for Adaptive News Access

We present a framework for adaptive news access, based on machine learning techniques specifically designed for this task. First, we focus on the system's general functionality and system architecture. We then describe the interface and design of two deployed news agents that are part of the described architecture. While the first agent provides personalized news through a web-based interface, the second system is geared towards wireless information devices such as PDAs (personal digital assistants) and cell phones. Based on implicit and explicit user feedback, our agents use a machine learning algorithm to induce individual user models. Motivated by general shortcomings of other user modeling systems for Information Retrieval applications, as well as the specific requirements of news classification, we propose the induction of hybrid user models that consist of separate models for short-term and long-term interests. Furthermore, we illustrate how the described algorithm can be used to address an important issue that has thus far received little attention in the Information Retrieval community: a user's information need changes as a direct result of interaction with information. We empirically evaluate the system's performance based on data collected from regular system users. The goal of the evaluation is not only to understand the performance contributions of the algorithm's individual components, but also to assess the overall utility of the proposed user modeling techniques from a user perspective. Our results provide empirical evidence for the utility of the hybrid user model, and suggest that effective personalization can be achieved without requiring any extra effort from the user.     

网络新闻信息挖掘与分析模型的建立与探讨

运用现代信息处理技术建立一个从获取新闻源、进行信息处理、运用文本挖掘技术对信息进行分析的系统模型。该系统模型是为了最终实现能够自动化获取新闻信息,并且可以对网络中的新闻进行自动分类和聚类,为用户推荐热门信息,描述某个热门信息在时间轴上的演化进程;协助用户以及某些机构去认识和了解网络中的信息演变进程。热点新闻信息挖掘研究的主要目的在于:可以使用户终端更全面更快地知道和了解所关心的新闻信息及其整体的发展方向;网站的维护者可以依据分析结果来更好地设计网站内容以迎合用户的最新喜好,以便较大地提高网站的质量;新闻热点信息的挖掘模型也可以给互联网演变研究给予一些帮助,使网络监督者可以更好地对网络内容进行引导和控制。     

企业信息发布系统的设计及实现

企业信息发布系统是针对企业发布时效性较强的多类型新闻信息而开发,此系统可发布多类新闻信息,如企业新闻、行业新闻等,管理员还可通过后台添加、修改和删除新闻信息,其任务是实现企业信息的自动发布和管理。详细论述了企业信息发布系统开发的工具、基本原理和设计过程、系统开发过程中涉及JavaBean和JSP的使用技巧及常用的应用服务器的开发模式。