基于HowNet的话题跟踪及倾向性分类研究

摘要：

本文研究了如何基于信息检索技术和"知网"实现有效的话题跟踪和话题立场分类.话题跟踪任务就是给出话题相关的训练新闻报道,系统在后续报道中发现与这个话题相关的报道.它属于话题检测与跟踪的一项子任务.本文针对跟踪任务中话题本身的特点,论述了权重调整、事件框架和报道扩充等多种提高跟踪性能的策略,同时基于"知网"中的情感体系和动态角色框架,提出了如何填充框架并结合建立的立场概念库对报道进行话题立场分类.实验证明这些方法是有效的.

关键词：话题检测与跟踪、信息检索、知网、向量空间模型

所属期刊栏目：24

分类号：G35(情报学、情报工作)

资助基金：中国科学院资助项目60373095

在线出版日期：2005-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：555-561