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161.
周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法.首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度.实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价. 相似文献
162.
分析了传统报刊调研订购的方式与局限性,提出了运用网络技术平台进行报刊采访的新思路。 相似文献