基于内容分析的话题检测研究

通过分析大量的英文报道的特点,针对目前话题检测研究中存在的难以区分两次不同的火车事故或爆炸事件的问题提出了基于内容分析的话题检测算法.该算法以S ingle-Pass聚类策略为基础,通过内容分析将话题表示成两个中心向量:标识中心向量及内容中心向量.实验证明基于内容分析的话题检测算法不但简单易行,而且对于解决上述的“难以区分”问题非常有效.

基于内容分析的报道关系识别方法研究

话题检测与跟踪是当前自然语言处理领域的一个研究热点,而报道关系识别是其中的一项基础研究内容。为了得到高性能的报道关系识别算法,必须充分挖掘新闻报道中包含的信息。文章在分析了英语新闻报道书写特点的基础上,提出了基于内容分析的报道关系识别算法,算法中将新闻报道表示成两个向量空间模型。实验结果表明,文章提出的基于内容分析的报道关系识别算法不但简单易行,并能大大改进报道关系识别的性能。