基于概念相似度的话题自动检测方法

• 作者: 刘嵩 孙显著 张先飞 李弼程
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 话题检测 概念 相似度 向量空间模型 命名实体
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 303-307
• 分类号: TP391
• 字数: 4261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2010.03.012

摘要

传统话题自动检测一般采用向量空间模型进行文本相似度计算,这种方法单纯依靠特征词进行话题检测,忽略了词之间的概念及由此而引发的概念相似度.针对此问题,文章首先对网络新闻文本进行事件元素提取,并将事件元素特征词分解为概念集合,通过计算概念集合的内积空间得到词之间的相似度,进而根据词相似度计算文本相似度,最后根据概念相似度计算实现话题的自动检测.实验结果表明,本方法能够有效提高话题检测的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程	信息工程大学信息工程学院	102	1583	19.0	37.0
2	张先飞	信息工程大学信息工程学院	4	41	3.0	4.0
3	刘嵩	信息工程大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0