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基于词聚类的热点话题检测算法
被引:27
作者:
龙志祎
程葳
机构:
[1] 北京城市学院人工智能研究所
来源:
关键词:
互信息;
词聚类;
热点话题发现;
特征词抽取;
词汇语义相似度;
D O I:
10.16208/j.issn1000-7024.2011.06.067
中图分类号:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号:
081203 ;
0835 ;
摘要:
对应用词聚类进行热点话题检测的算法进行了研究。通过将文档分词并用兼顾长短文章的规则进行特征抽取,将文档聚类空间转化为特征词聚类空间,采用基于互信息的词聚类算法产生热点话题类。以TDT5语料作为测试语料进行了热点话题召回率和话题类纯度评测,实验结果表明,采用基于词聚类的算法进行热点话题检测,热点话题的平均召回率达到83.8%,话题类的平均类纯度达到94.4%,检测出的热点话题类别易于理解。
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页数:4
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