基于词对向量空间模型的新事件检测方法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.036

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (12): 123-125.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.036

• 数据库、信号与信息处理 • 上一篇下一篇

基于词对向量空间模型的新事件检测方法

樊旭琴¹，张永奎^1，2

1.山西大学计算机与信息技术学院，太原 030006
2.山西大学计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室，太原 030006

收稿日期:2009-04-08 修回日期:2009-06-08 出版日期:2010-04-21 发布日期:2010-04-21
通讯作者: 樊旭琴

New event detection method based on word pairs vector space model

FAN Xu-qin¹，ZHANG Yong-kui^1，2

1.School of Computer and Information Technology，Shanxi University，Taiyuan 030006，China
2.Key Laboratory of MOE for Computation Intelligence and Chinese Information Processing，Shanxi University，Taiyuan 030006，China

Received:2009-04-08 Revised:2009-06-08 Online:2010-04-21 Published:2010-04-21
Contact: FAN Xu-qin

摘要/Abstract

摘要： 新事件检测（NED）的目标是从一个或多个新闻源中检测出报道一个新闻话题的第一个新闻。传统向量空间模型采用单个词来表示文本特征，考虑到词的位置信息以及其他的表示内容的信息，提出了词对表示文本的方法，并结合HowNet资源对所抽取的词对进行归一化处理，最后对不同类别新闻中不同词性对的权重参数进行优化。通过在已有的突发性新闻语料上进行实验，表明这种改进方法的效果比较明显，性能也有一定的提高。

Abstract: New Event Detection（NED） aims at detecting the first news item on one topic from one or more news reports.The traditional vector space model adopts single word to represent the text features，considering the information of word position and other information of expressing content，this paper proposes an approach using word pairs to express text content.Combined with the HowNet，the extracted word pairs are normalized.Then the different weight parameters of different part of speech pairs are given according to different types of news reports.Experiments on emergency news corpus show that the word-pair method can significantly improve the representation results.

中图分类号:

TP391

樊旭琴¹，张永奎^1，2. 基于词对向量空间模型的新事件检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(12): 123-125.

FAN Xu-qin¹，ZHANG Yong-kui^1，2. New event detection method based on word pairs vector space model[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(12): 123-125.

[1]	陈旺¹，李波¹，史彦军²，滕弘飞². 求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 1-4.
[2]	沙全友¹，施进发¹，秦现生². 航空产品研发过程实时动态分解与优化配置[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 9-12.
[3]	戴芹，刘建波，刘士彬. 群智能方法在遥感信息提取中的应用分析[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 13-16.
[4]	刘光帅，李柏林，何朝明. 分段光滑曲面重构的面片图稀疏优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 22-25.
[5]	龙银芳，尚俊娜. MC-CDMA系统载波频偏估计[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 102-104.
[6]	于江德¹，王希杰¹，樊孝忠². 汉语分词中上文和下文重要性比较[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 117-120.
[7]	裴英博¹，刘晓霞². 文本分类中改进型CHI特征选择方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 128-130.
[8]	张瑜，罗可. 基于OC-SVM的大型数据集分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 131-133.
[9]	刘荣辉^1，2，郑建国¹. Deep Web下基于中文分词的聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 138-140.
[10]	才让加. 藏语语料库词类描述方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 146-148.
[11]	刘秀玲，刘京，王洪瑞，郭磊. 改进型蜂窝状空间分解的实时碰撞检测[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 149-153.
[12]	张聪，桂志国. 噪声控制的图像非线性锐化方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 154-156.
[13]	付小君¹，郭鹏江¹，郭竞²，冯筠². 统计特征和Markov模型在三维模型分类中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 157-159.
[14]	陈慧杰，赖惠成，贾志强. 图像混合和小波变换的双重彩色图像隐藏[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 171-173.
[15]	杨晓琴，季晓勇. 基于H.264的快速运动估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 174-175.

基于词对向量空间模型的新事件检测方法

New event detection method based on word pairs vector space model

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics