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基于FIFA的主题相似性计算模型
引用本文:朱靖波,陈文亮. 基于FIFA的主题相似性计算模型[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2003, 24(11): 1041-1044. DOI: -
作者姓名:朱靖波  陈文亮
作者单位:东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004
基金项目:国家自然科学基金,微软亚洲研究院资助项目(60203019)·
摘    要:针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%·

关 键 词:内容主题识别  事件主题分析  主题检测和追踪  领域知识  连接分析
文章编号:1005-3026(2003)11-1041-04
修稿时间:2003-05-08

FIFA-based Topic Similarity Computation Modal
Zhu,Jing-Bo ,Chen,Wen-Liang. FIFA-based Topic Similarity Computation Modal[J]. Journal of Northeastern University(Natural Science), 2003, 24(11): 1041-1044. DOI: -
Authors:Zhu  Jing-Bo   Chen  Wen-Liang
Affiliation:(1) Sch. of Info. Sci. and Eng., Northeastern Univ., Shenyang 110004, China
Abstract:An event topic similarity computation technique for the fifth TDT technique-linking detection was put forward. Domain knowledge base is used to upgrade topic similarity computation technique from lexical analysis to domain knowledge analysis. The linking detection technique is used to decide whether two documents (or stories) are on the same event topic. There are two steps in the analysis procedure which includes using FIFA modal to identification content topic, and using LDM modal to compute event topic similarity. Experiment results show that precision and recall percents of the model are 64% and 69%.
Keywords:content topic identification  event topic analysis  topic detection and tracking  domain knowledge  linking parsing
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