基于新闻要素的新事件检测方法研究  

Method research of new event detection based on news element

作　　者：薛晓飞[1] 张永奎[1,2] 任晓东[1] 

机构地区：[1]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006 [2]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006

出　　处：《计算机应用》2008年第11期2975-2977,共3页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60475022);山西省自然科学基金资助项目(20041041);山西省回国留学人员基金资助项目(2002004)

摘　　要：新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容相似度、时间相似度和地点相似度进行计算,并将三者结合来检测新事件。实验证明这种方法有效。The purpose of New Event Detection （NED） is to detect the first news from one or muhiple streams of news stories. Considering the impact of news basic factor in this paper, the traditional Term Frequency Inverse Document Frequency （TF-IDF） model was improved by the way of feature weighted, and time message and place message from news were extracted, then their similarity was respectively calculated and combined for NED. Experimental results show that this method is effective.

关 键 词：新事件检测 事件模型 相似度计算 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]