基于本体的话题检测与跟踪技术

被引：3

作者：

刘炜 ^{[1
]}

李明 ^{[1
]}

杨合立 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州理工大学计算机与通信学院

[2] 兰州理工大学教务处

来源：

甘肃科技 | 2011年 / 27卷 / 22期

关键词：

TDT; 本体; WordNet; 文本相似度; 新事件检测; 语义矢量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

基于前人在TDT中对语义矢量的相似性计算研究,以及本体和语法结构在文本相似性研究方面的应用成果,提出了以词频分析作为辅助手段,将新闻中的关键要素归纳为时间、空间、参与事件的主客体、行为等几个语义类;借助WordNet与本体技术计算文档特征词的相似度,并且结合文本的语法结构特点,共同应用于文本的相似度计算,并以此作为新事件检测中相似度计算的基础,提高新事件检测的准确性。

引用

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