依存连接权VSM在子话题检测与跟踪中的应用

"该文提出了一种基于依存连接权VSM的子话题检测与跟踪方法，用于处理新闻报道中的突发、热点相似且子话题层次丰富的现象。通过增量TF-IDF值构造特征向量，利用时间窗内的局部邻接图进行依存句法分析降维，并结合领域词典加权和时间阈值衰减，构建了sTDT计算方法。实验显示，这种方法能有效提取子话题，提高检测性能，相比于传统方法，最小DET代价降低了2.2%。" 在新闻报道中，话题的检测与跟踪是信息检索和自然语言处理的重要任务。随着信息的爆发式增长，新闻报道往往涉及多个子话题，这些子话题可能相互关联，且层次复杂。本文提出的基于依存连接权的向量空间模型（VSM）方法，旨在更精确地识别和追踪这些子话题。 首先，该方法利用增量TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）值来构造特征维度。TF-IDF是一种常用的文本表示技术，它可以量化词汇在文档中的重要性。通过计算每个词的TF-IDF值，可以形成一个全局向量，这个向量代表了所有文档的主题分布。 接着，为了捕捉时间窗内新闻报道之间的关联，生成了特征连接权的局部邻接图。这种图结构能够体现不同新闻报道间的相似性和依赖关系。然后，利用依存句法分析进行降维处理。依存句法分析是一种理解句子结构的方法，它揭示了词与词之间的依赖关系，有助于识别关键信息和子话题的结构。 此外，为了进一步优化子话题的提取，引入了领域词典加权和时间阈值衰减策略。领域词典加权使得与特定领域相关的词汇在计算中获得更高的权重，从而更好地反映出特定领域的子话题。而时间阈值衰减则考虑了新闻的新鲜度，随着时间的推移，旧新闻的影响力会逐渐减弱，这有助于保持子话题检测的实时性和准确性。 实验结果证明，采用依存关联分析可以将文本表示从线性结构转化为平面结构，有效地提取和描述子话题。在经过人工标注的测试数据集上，这种方法相比传统的TDT（Topic Detection and Tracking）方法，最小DET（Detection Error Tradeoff）代价降低了至少2.2%，显示出更高的检测效果。 这种基于依存连接权VSM的子话题检测与跟踪方法为理解和跟踪新闻报道中的复杂话题结构提供了新的视角和工具，对于新闻分析、信息提取以及舆情监控等领域具有重要的应用价值。