基于词向量的微博事件追踪方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Method of micro-blog event tracking based on word vector
微博文本长度短，且网络新词层出不穷，使得传统方法在微博事件追踪中效果不够理想。针对该问题，提出一种基于词向量的微博事件追踪方法。词向量不仅可以计算词语之间的语义相似度，而且能够提高微博间语义相似度计算的准确率。该方法首先使用Skip-gram模型在大规模数据集上训练得到词向量；然后通过提取关键词建立初始事件和微博表示模型；最后利用词向量计算微博和初始事件之间的语义相似度，并依据设定阈值进行判决，完成事件追踪。实验结果表明，相比传统方法，该方法能够…查看全部>>
The traditional methods in micro-blog events tracking do not achieve good performance, because the length of micro-blog text is shorter and the cyber-words emerge constantly. To solve this problem, a method of micro-blog event tracking based on word vector is proposed. By using word vector, semantic similarity between the words can be computed, and the accuracy of semantic similarity between micro-blogs can also be improved. Firstly, the Skip-gram mode…查看全部>>
张佳明;席耀一;王波;唐浩浩;李天彩
解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001
信息技术与安全科学
微博事件追踪短文本Skip-gram模型词向量语义信息
micro-blogevent trackingshort textSkip-gram modelword vectorsemantic information
《计算机工程与应用》 2016 (17)
73-78,117,7
国家高技术研究发展计划（863）（No.2011AA7032030D）；全军军事研究生课题资助项目（No.2011JY002-158）；国家社会科学基金项目（No.14BXW028）。
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