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基于复合词生成的网络热点话题识别及描述算法被引量：5: 2016年; [目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统的词特征抽取方法在聚类结果上具有更好的话题簇识别能力和簇描述能力。; 李霞王连喜路美秀刘汉锋刘俊延

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刘俊延