CAJ | 학술논문

话题追踪(TT)是研究自动追踪事件动态发展过程的一种信息智能获取技术,是话题检测与追踪(TDT)技术的一个子任务,其目标在于自动发现新闻报道信息流中与某一已知话题有关的新报道.该文通过分析传统文档向量空间模型的不足,结合新闻报道的特征,提出了一种三维文档向量模型,在此基础上建立了一种符合新闻报道特征的话题模型.该话题模型在追踪过程中能够根据事件的动态发展进行自我学习和自我修正.结合话题模型,该文还设计了一种自适应的KNN新闻话题追踪器,从而形成了一种完整的中文话题追踪器模型.实验数据表明该方法在描述新闻话题、避免话题漂移方面具有一定优势,在中文话题追踪领域取得了较好效果.
화제추종(TT)시연구자동추종사건동태발전과정적일충신식지능획취기술,시화제검측여추종(TDT)기술적일개자임무,기목표재우자동발현신문보도신식류중여모일이지화제유관적신보도.해문통과분석전통문당향량공간모형적불족,결합신문보도적특정,제출료일충삼유문당향량모형,재차기출상건립료일충부합신문보도특정적화제모형.해화제모형재추종과정중능구근거사건적동태발전진행자아학습화자아수정.결합화제모형,해문환설계료일충자괄응적KNN신문화제추종기,종이형성료일충완정적중문화제추종기모형.실험수거표명해방법재묘술신문화제、피면화제표이방면구유일정우세,재중문화제추종영역취득료교호효과.