基于新闻要素的在线新事件检测

• 作者: 李营那 阮彤 顾春华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 新事件检测 Single-pass 地理本体 语义相似
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 100-104,176
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.026

摘要

在线新事件检测的主要任务是从以时间顺序到来的新闻报道中识别出未知事件。提出一种基于新闻要素的自动在线新事件检测方法。首先，构建基于新闻要素的报道和事件表示模型，该模型包括新闻报道地点、人物和内容等要素，使用多维要素的优越性在于可以区别相似事件；为计算各要素对应特征的相似度提供对应的相似度算法：使用基于地理本体树的地名相似度算法计算地点相似度，使用基于维基百科的语义相似度计算方法计算报道内容之间的相似度；为了衡量各要素的重要性，使用SVM模型训练得出各要素的权值；最后，以single-pass聚类算法为基础，在算法过程中不断修改事件的表示向量以防止事件中心的漂移，同时使用滑动的时间窗口以减少因处理大量不活跃事件引起的时间消耗。实验结果表明该方法可以有效地降低系统的漏检率和误检率，提高事件检测的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾春华	华东理工大学计算机科学与工程系	59	404	11.0	17.0
2	阮彤	华东理工大学计算机科学与工程系	37	200	7.0	12.0
3	李营那	华东理工大学计算机科学与工程系	1	8	1.0	1.0