基于主题的舆情跟踪方法研究及性能评价

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摘要：舆情跟踪是对媒体信息流中的热点话题进行实时追踪，是近年来自然语言处理领域的研究热点。实现该任务的核心技术是进行文本分类，运用信息增益以及互信息计算特征项权重，提取向量空间模型中文档表示的有效特征；分别采用Rocchio、K—Nearest Neighbor（KNN）、Bayes方法对于给定主题的事件实现舆情跟踪。在测试集上的最优性能F-Measure值达到86．2％。舆情跟踪在信息安全等领域具有广阔的应用前景，为用户及时判断网络热点事件的发展趋势提供有效指导依据。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92987X/201218/43217733.html

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关键词：方法研究 Measure cqvip Bayes baye 舆情跟踪 文本分类 自然语言处理