基于时序话题模型的新事件检测

摘要：

新事件检测(New Event Detection,简称NED)的目标是从一个或多个新闻源中检测出报道一个新闻话题的第一个新闻.初步实验发现,构成事件的一项重要属性是事件发生的特定时间,因此时间是区分不同事件的重要标志.为此,提出时序话题模型(Temporal Topic Model,简称TTM).TTM将话题和报道切分为若干对应不同时间表达式的事件.其中,时间表达式描述事件发生的特定时间.TTM基于时间表达式在话题中出现的频率和增长率,估量对应时间表达式的事件作为种子事件或相关新颖事件的概率.此外,时间表达式的频率与增长率也用于衡量事件在相关性匹配中权重.在此基础上,NED依赖时间特性快速遏制不同时间发生的事件匹配,并借助种子事件和新颖事件调整相关性判定的权重分配.

关键词：新事件检测、时间表达式、时序话题模型

所属期刊栏目：1

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60970057,61003152

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-78