期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2008.33.044

基于SVM的中文报道关系识别方法研究

引用
针对网络新闻的特点,从人名、时间名、地点名、组织机构名、内容五个方面抽取特征词形成特征向量.在此基础上,分别进行了相似度计算,其中,人名、组织机构名、内容采用余弦夹角的方法,时间和地点向量,相似度计算采用了引入报道时间和关联度计算.最后,使用这5个相似度作为特征,使用SVM进行训练,并在测试集上进行了测试.测试结果表明,这种方法可以有效地改善系统的性能.

报道关系识别、话题检测与跟踪、多向量表示模型

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60475022;山西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant 20041041;山西省回国留学人员基金2002004

2009-02-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

44

2008,44(33)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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