基于HowNet和PMI的词语情感极性计算

基于语料库的点互信息(PMI)计算方法依赖于语料库的完善性,基于HowNet的计算方法则依赖于知网相似度计算的准确性。为克服2种方法的局限性,提出一种HowNet和PMI相融合的词语极性计算方法,利用知网进行同义词扩展,降低情感词在语料库中出现频率低所带来的问题。实验结果表明,该方法的微平均和宏平均性能比传统方法提升约5%。     

基于多向量和二次聚类的话题检测

话题检测技术是互联网新闻热点挖掘的基础,为解决基于传统的话题检测较少利用报道中的类别信息以及命名实体信息来提高检测效果,提出一种基于多向量相似度计算和二次聚类的话题检测方法。将报道按照其所在的站点层次关系进行层次分类,利用新闻文本中的地点、人物等命名实体信息来区分新闻报道;利用报道的时间聚集特性,将同一天的报道先进行局部聚类,再与旧话题归并聚类。实验结果表明,该方法的归一化识别代价达到0.197,比传统的话题检测算法提升约8%的性能。