基于关联分类的中文新闻主题追踪系统

• 作者: 陈志雄
• 来源期刊: 内江科技
• 学科: 社会科学
• 关键词: 关联分类 主题追踪 信息增益 Web新闻文本
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 高校论坛
• 页码范围: 25-26
• 页数: 2页
• 分类号: G21
• 字数: 3095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1436.2007.09.021

摘要

本文设计和实现了一个中文新闻主题追踪系统TDTSystem,采用构成新闻事件的四个要素"人物、地点、时间、关键词"作为文档/事件模型,并提出了一个基于信息增益的关联分类算法(ACBIG),结合信息增益与FoilGain来提高文字的分类有效性.实验分析结果表明,采用这种文档/事件模型和ACBIG分类算法的TDTSystem取得了超过90%的主题追踪准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志雄		18	122	6.0	10.0