發(fā)布時間：2024-11-14 20:36

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術飛速發(fā)展,新聞信息數(shù)量快速增長和傳播。海量新聞信息的產生和迅速傳播豐富了人們的生活,但是也會帶來信息過載問題,人們在獲取信息過程中浪費了大量的時間。隨著人工智能及自然語言處理技術的發(fā)展,新聞主題句提取研究和應用很好的解決了這一問題。新聞主題句提取是自動文本摘要等文本自動處理應用的基礎工作,是自然語言處理領域中重要研究課題,其旨在提取出能夠精簡、準確的描述新聞文檔主旨內容的句子�，F(xiàn)有的主題句提取研究,大多都基于句子或詞的特征分析提取主題句,僅考慮文本統(tǒng)計特征或者位置特征而忽視文本的語義信息及主題信息,也沒有充分考慮到文本的上下文背景信息,影響了主題句提取的效果�；蛘呋�于圖模型分析文檔內部句子和詞的關聯(lián)關系,以迭代的方式對語句的重要度進行排序。普通的圖模型僅表示了句子和詞的二元關系而忽視了文檔中句子和句子、詞和詞、詞和句子之間存在多元關系。新聞的主題句不僅是準確表示新聞主題內容的語句,還是新聞文檔中重要的語句�；�于現(xiàn)有研究的局限以及新聞主題句的特點,本文提出基于文本特征與關聯(lián)分析的新聞主題句提取研究方法,將主要從以下兩個方面進行研究:1)文本特征提取的研究。從新聞文本向量表示入...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于文本特征與關聯(lián)分析的新聞主題句提取研究102)Φ作為每個主題與詞先驗參數(shù)服從Dirichlet（β）分布，即Φ^Dirichlet（β），即表示主題~詞分布，總共抽取K個主題詞。3)對于文本集中的每個文檔d以及每個詞w進行如下處理：a)生成一個主題z服從參....

本文編號：4012071