基于改进型VSM-HowNet融合相似度算法研究

• 作者: 房至一 王涵瑜 肖尚 董洪良 赵帅
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: "标题党"新闻 改进型VSM结合余弦相似度方法 《知网》(HowNet)方法 改进型VSM-HowNet融合相似度算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 674-680
• 页数: 7页
• 分类号: TP37
• 字数: 4650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2018.06.012

摘要

随着信息科学技术的发展和互联网技术的普及,社会上出现了越来越多的以博取观众的眼球为目的的"标题党"现象.为了识别"标题党"新闻,给出了一种基于改进型的VSM结合余弦相似度的文本相似度计算方法和《知网》(HowNet)文本相似度计算方法,并研究了基于改进型VSM-HowNet融合相似度算法,用这些文本相似度的计算方法分别和已有研究中的王氏主题-词形文本相似度计算方法做对比.此方法对"标题党"新闻识别的总准确率、总召回率及总F1值均高于其他文本相似度计算方法,对于识别一篇未知类型的新闻,改进型VSM-HowNet融合相似度算法相比于其他文本相似度计算方法更有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房至一	吉林大学计算机科学与技术学院	21	53	4.0	7.0
2	肖尚	天池传媒股份有限公司产品创新中心	1	2	1.0	1.0
3	董洪良	吉林省竹玖信息技术有限公司数据与信息实验室	1	2	1.0	1.0
4	赵帅	吉林大学计算机科学与技术学院	11	57	2.0	7.0
5	王涵瑜	东北师范大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0