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基于子话题分治匹配的新事件检测 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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基于改进TextTiling方法的用户新兴趣发现的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
个性化信息检索可以根据用户的检索兴趣返回个性化的检索结果.提出了用户新兴趣发现子任务,根据用户检索对象的变化识别包含新检索兴趣的查询.同时,引入TextTiling方法并对其进行改进,使系统可以自动选择合适的动态阈值并准确发现用户检索兴趣的转移.在构建的标准评测集上的实验结果表明,改进的TextTiling方法使得用户新兴趣发现系统性能提高了16.4%,而且此子任务使得最终的个性化检索系统的性能提高了3.8%. 相似文献
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