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基于故事的新闻视频事件专题分析方法 被引量：5
1
作者 刘海涛 老松杨 +1 位作者 白亮 刘振亚 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期91-96,共6页
报道同一事件的新闻故事之间存在大量的冗余和重复,这对新闻事件的快速浏览和理解造成了巨大的困难,必须对故事之间的关系进行有效的分析及组织。文章提出一种基于故事的新闻视频事件专题分析方法。融合文本和视觉特征将报道同一事件的... 报道同一事件的新闻故事之间存在大量的冗余和重复,这对新闻事件的快速浏览和理解造成了巨大的困难,必须对故事之间的关系进行有效的分析及组织。文章提出一种基于故事的新闻视频事件专题分析方法。融合文本和视觉特征将报道同一事件的新闻故事聚类在一起,通过分析事件内部故事之间的相似性,获得故事之间的相互依赖关系,生成表现事件发展的专题结构。实验结果表明,这种事件专题分析方法能够直观有效地表现新闻事件的发展趋势和相关信息,对于新闻视频的浏览和摘要等实际应用具有重要意义。 展开更多
关键词 新闻视频 事件专题 故事聚类 相似关键帧
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基于图的新闻事件主题句抽取方法 被引量：9
2
作者 王雍凯 毛存礼 +3 位作者 余正涛 郭剑毅 洪旭东 罗林 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期438-443,共6页
新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事... 新闻事件主题句识别任务是一项基于文本内容进行语义分析的自然语言处理技术。为准确计算新闻事件文本中与新闻主题语义最相关的句子,提出一种基于图的新闻事件主题句抽取方法。首先利用描述事件特征的触发词及命名实体构建候选新闻事件句子抽取模板,然后,计算候选事件句之间的关联关系构建事件关系无向图,最后基于TextRank算法思想将图中任意顶点的权值表征为与其有关联的顶点权值的加权和,并按权值进行排序实现事件主题句抽取。实验结果表明,提出的方法优于基于TFIDF和基于标题的事件主题句抽取方法,F值分别提升了6.26%和2%。 展开更多
关键词 新闻事件 事件主题句 触发词 命名实体 事件关系 无向图 排序 抽取
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深度动态文本聚类模型DDDC
3
作者 陆辉 黄瑞章 +2 位作者 薛菁菁 任丽娜 林川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2370-2375,共6页
互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏... 互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏一种通用的方法捕捉时间序列数据的主题演化过程。针对以上问题,设计了一种深度动态文本聚类(DDDC)模型。该模型以现有的深度变分推断算法为基础,可以在不同时间片上捕捉融合了前置时间片内容的主题分布,并通过聚类从这些分布中获取事件主题的演化过程。在真实新闻数据集上的实验结果表明,在不同的数据集上,与动态主题模型(DTM)、变分深度嵌入(VaDE)等算法相比,DDDC模型在各时间片的聚类精度均至少提升了4个百分点,且归一化互信息(NMI)至少提高了3个百分点,验证了DDDC模型的有效性。 展开更多
关键词 文本动态聚类 事件主题演化 主题分布 时间序列数据 深度变分推断
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基于FIFA的主题相似性计算模型 被引量：3
4
作者 朱靖波 陈文亮 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1041-1044,共4页
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... 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%· 展开更多
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
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一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法 被引量：3
5
作者 于游 付钰 吴晓平 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期170-174,240,共6页
针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语... 针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性。实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法。 展开更多
关键词 文本分类 事件主题模型 BTM CNN
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智能评价环境下学习者自主写作行为与成效研究 被引量：5
6
作者 李书影 《外语电化教学》 CSSCI 北大核心 2018年第3期47-52,共6页
本文以"2017年百万同题写作"大数据为例,从参与搜索热度、修改行为表现、修改有效性、修正率维度、产出能力成效等角度解读智能评价环境下学习者自主写作行为的特点与成效,探究智能化技术支持下学习者自主能力的提升路径,以... 本文以"2017年百万同题写作"大数据为例,从参与搜索热度、修改行为表现、修改有效性、修正率维度、产出能力成效等角度解读智能评价环境下学习者自主写作行为的特点与成效,探究智能化技术支持下学习者自主能力的提升路径,以明确其多元角色定位、强化学习责任、养成终身学习的能力。 展开更多
关键词 智能评价 百万同题写作 学习者自主 产出成效
原文传递
大数据时代英语写作教学创新研究——基于2017年百万同题英语写作大数据报告 被引量：3
7
作者 刘平 李冠颖 赵霞 《中医教育》 2018年第6期30-33,共4页
总结了大数据对于英语写作的影响;基于中国高校英语写作联盟和北京语言智能协同研究院提供的"2017年百万同题英文写作大数据分析报告",从学生错误修正、篇章标志语使用和话题热度3个维度进行数据分析,研究学生的学习动机、学... 总结了大数据对于英语写作的影响;基于中国高校英语写作联盟和北京语言智能协同研究院提供的"2017年百万同题英文写作大数据分析报告",从学生错误修正、篇章标志语使用和话题热度3个维度进行数据分析,研究学生的学习动机、学习手段、英语素养等;并根据研究结果,从智慧教育视角,提出符合大数据时代背景的英语写作教学新模式和新策略。 展开更多
关键词 大数据 英语写作教学 英文同题写作
原文传递
异质媒体分析技术研究进展 被引量：2
8
作者 王树徽 黄庆明 《集成技术》 2015年第2期7-21,共15页
在异质媒体应用迅速兴起,线上内容和线下服务对网络用户影响日益深刻的背景下,介绍了异质媒体分析的相关概念和方法,对异质媒体的多源自然属性和社会属性进行有效感知,揭示海量异质媒体的语义多样性、复杂关联和内在信息传播机制。文章... 在异质媒体应用迅速兴起,线上内容和线下服务对网络用户影响日益深刻的背景下,介绍了异质媒体分析的相关概念和方法,对异质媒体的多源自然属性和社会属性进行有效感知,揭示海量异质媒体的语义多样性、复杂关联和内在信息传播机制。文章主要内容涵盖以下几方面:首先,讨论异质媒体数据的跨平台、多模态和来源广泛等特性及其带来的挑战和机遇,介绍异质媒体分析技术的特点和传统单一媒体分析的不同之处,以及异质媒体研究可能带来的科学和社会影响力;其次,分别从异质媒体语义分析与理解、异质媒体关联建模和异质媒体社群分析等三个方面介绍异质媒体分析技术的国内外研究现状;最后,介绍作者及所在研究团队在异质语义分析理解,异质媒体中热点事件和话题分析以及异质媒体用户行为分析等方面的最新研究成果。 展开更多
关键词 异质媒体 语义分析与理解 关联分析 热点事件和话题分析 社群行为分析
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基于“百万同题”大数据的地方高校大学生英语写作现状调查
9
作者 汪阳 刘婷 《凯里学院学报》 2017年第5期166-169,共4页
本文以笔者任教的某地方高校参与2015年"百万同题"活动得到的英语写作语料为蓝本,将其分为英语专业组和非专业组,对两组学生的写作表现从分数分布、自主学习数据(包括平均分、词汇、句法、段落和篇章等的维度对比)以及错误统... 本文以笔者任教的某地方高校参与2015年"百万同题"活动得到的英语写作语料为蓝本,将其分为英语专业组和非专业组,对两组学生的写作表现从分数分布、自主学习数据(包括平均分、词汇、句法、段落和篇章等的维度对比)以及错误统计等三大方面进行具体分析。希望能对地方高校大学生英语写作状况做一个全面诊断,并对高校英语写作教学提出建议。 展开更多
关键词 大数据 百万同题写作活动 语料分析 写作自主性 写作现状调查
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