TTP:一个面向中文新闻网页的主题时间解析器

• 作者: 岳丽华 赵旭剑 金培权
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 中文信息处理 主题时间 新闻主题 信息抽取
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 软件与数据库技术
• 页码范围: 1042-1049
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 10051字
• 语种: 中文

摘要

新闻中与主题相关的时态信息体现了新闻在时间维度的主题特征,在面向新闻信息处理的任务中,主题时间常常被用来构建和分析新闻话题模型,同时还可作为事件线索追踪话题演化.针对目前新闻信息处理研究中新闻主题与主题时间相关性差的问题,通过深入分析新闻报道类别与网页结构特征,挖掘新闻主题-时间关系模型,并在此模型基础上提出基于主题权重和无监督学习的主题时间抽取算法,实现了一个面向中文新闻网页的主题时间解析器,自动抽取主题时间并进行时态表达规范化处理.实验表明,该算法较同类方法具有更高的准确率,大大提高了新闻主题与主题时间的相关度,整个系统也取得了比较理想的性能评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳丽华	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	98	866	15.0	24.0
2	金培权	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	52	467	12.0	19.0
3	赵旭剑	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	2	13	1.0	2.0