新闻话题检测：基于语义框架的向量空间方法

"基于语义框架的新闻话题检测 .pdf" 这篇论文主要探讨了如何利用自然语言处理技术进行新闻话题检测，作者是林雪能、陈光、朱帅和邹扬，来自北京邮电大学信息与通信工程学院。文章首先深入分析了新闻报道在结构和语义上的特性，这些特性包括新闻报道的时间性、涉及的人物和组织、发生的地点以及新闻的核心内容。这些元素是构成新闻话题的关键要素。 论文提出了一种创新的向量空间分解方法，即基于语义框架的模型。该模型将新闻文档转换为一个四维向量空间，这四个维度分别是时间、人名或组织机构名、地点以及新闻的主体内容。通过这种表示方式，新闻文档的语义信息被更有效地编码，便于后续的处理和分析。 接着，作者们引入了不同的相似度计算方法，用于衡量新闻文档与潜在话题中心之间的关联程度。这种方法允许系统全面考虑各个维度的相似性，以提高话题检测的精确性。此外，论文还采用了增量聚类算法来设计和实现话题检测系统。增量聚类是一种动态的聚类方法，它能够在数据流中逐步构建和更新聚类结果，适应新闻话题随时间变化的特点。 实验部分对比了使用该方法与其他传统方法的结果，结果显示，基于语义框架的话题检测系统能够显著提高话题检测的准确率。这一成果对于实时新闻监控、信息提取和新闻分析等领域具有重要的实际应用价值。 关键词：自然语言处理，话题检测，语义框架，增量聚类。这篇论文的工作不仅深化了对新闻话题检测的理解，也为相关领域的研究提供了新的思路和技术手段。中图分类号：TP391.4，表明这属于计算机科学技术领域中的信息处理技术。