基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故事線挖掘算法
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標(biāo)簽：貝葉斯(12466)
目前的多數(shù)故事線挖掘研究側(cè)重新聞文獻(xiàn)和事件的相似性分析，忽略了故事線的結(jié)構(gòu)化表述及新聞具有的延時(shí)性，無法直觀地從模型結(jié)果看出不同新聞話題的發(fā)展過程。為此，提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督故事線挖掘算法。將故事線看成日期、時(shí)間、機(jī)構(gòu)、人物、地點(diǎn)、主題和關(guān)鍵詞的聯(lián)合概率分布，并考慮新聞時(shí)效性。在多個(gè)新聞數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)和評(píng)估結(jié)果表明，與K-means、LSA等算法相比，該算法模型具有較高的故事線挖掘能力。
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