多信息融合的新闻节目主题划分方法

摘要：

对新闻播报节目进行自动主题划分,可以有效地组织和利用新闻播报类数据.目前自动故事单元划分的研究以视频数据为主,音频的语音识别文本中包含丰富的语义信息,同时声音事件的转换也可以提供很多重要信息,能够有效的进行基于语义的主题划分.根据这些信息,该文提出了一种基于规则的多信息融合的方法,利用切分点邻域的音频类型信息来修正使用语义信息的切分结果,完成主题划分.实验表明根据规则进行特征融合后,新闻节目主题划分的F-估值为64.8％,错误概率Pk和WindowDiff分别达到18.3％和24.5％.

关键词：新闻节目主题划分、改进的SeLeCT算法、信息融合

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-25（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：121-127