基于多向量和实体模糊匹配的话题关联识别下载

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文在对新闻报道理论分析及实验验证的基础上，提出一种多向量表示模型，使其在尽量不丢失信息的情
况下，对特征集合尽可能细地划分。基于该模型，本文设计了一种模糊匹配的方法用于计算命名实体子向量之间
的关联度，它们和多个向量相似度一起用支持向量机进行整合，形成报道模型间的相似度。本文选用TDT4中文
语料作为测试语料，将上述模型及模糊匹配技术用于话题关联识别。实验表明，多向量模型能够改进话题关联识
别的性能，模糊匹配技术也在一定程度上弥补了精确匹配带来的性能损失。
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