毋非
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：西安电子科技大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 基于语义的Web新闻内容倾向性分析框架被引量：4
- 2009年
- 针对Web新闻内容提出一种文本倾向性的分析框架.利用分词工具分析全文,并结合情感词典查找出每个段落中情感强度最高的语句,作为该段落的关键句,通过关键句位置及其段落位置计算出关键句的关键权值,并通过对关键句中主语和谓语的立场分析,结合其情感强度得出关键句的倾向值,最后结合关键句权值及关键句倾向值得出全文的倾向值.测试表明,该分析系统可有效地分析网页内容的倾向性.
- 申晓晔封化民毋非
- 关键词：HOWNET
- 基于容错粗糙集的话题检测与跟踪方法研究
- 随着互联网的迅猛发展，网络成为产生舆情的重要场所，而Web新闻作为互联网的一个十分重要的应用，已成为影响网络舆情的一个重要因素。对网站发布的Web新闻内容进行必要的、合理的监督管理，采用计算机技术自动地对其进行分析整理，...
- 毋非
- 关键词：信息安全
- 文献传递
- 一种基于容错粗糙集聚类方法的话题检测与跟踪框架
- 文档聚类是实现话题检测与跟踪的重要方法。传统的硬聚类算法在处理边界数据时存在很大缺陷,影响话题检测的效果。针对这一问题,本文提出一种改进的基于容错粗糙集的聚类方法,利用某些文档特征项协同出现,构造特征项容错关系,扩充特征...
- 毋非封化民申晓晔
- 关键词：话题检测与跟踪聚类
- 文献传递
- 容错粗糙模型的事件检测研究被引量：2
- 2009年
- 对网站发布的Web新闻内容进行必要的、合理的监督管理,是保障网络信息内容安全的重要研究内容.将现有的文本表示模型应用于Web新闻会导致文本表示的稀疏性问题和话题跟踪过程中的主题词漂移问题,一种基于容错粗糙集的文本表示模型解决了这些问题.在理论分析和实验验证的基础上,结合向量空间模型(VSM),利用特征项在文档集中协同出现,构造了特征项的容错粗糙集.然后用特征项容错粗糙集生成文档的容错粗糙模型,来扩充原先的文档表示模型.最后用特征项容错类描述文档之间的相似性关系,实现事件检测过程.实验结果证明,容错粗糙模型能够改进事件检测系统的性能.
- 毋非封化民申晓晔
- 关键词：粗糙集
