[综述]话题检测与跟踪的评测及研究综述
话题检测与跟踪的评测及研究综述
１ ９ 年 前 瞻 性 的 探 索 以 来 ， 领 域 进 行 的 多 次 大 规 模 评 测 为 信 息识 别 、 集 和 组 织 等 相 关 技 术 提 供 了新 的 测 试 平 ９６ 该 采 台 。 由 于话 题 检 测 与 跟 踪 相 对 于信 息检 索 、 息挖 掘 和 信 息 抽 取 等 自然 语 言 处理 技 术 具 备 很 多共 性 ， 面 向 具 备 信 并
关 键 词 ：计 算 机 应 用 ； 中文 信 息 处理 ； 述 ；话 题 检 测 与 跟 踪 ； 综 自然语 言 处 理 ； 事件 ； 闻报 道 新
中 圈 分 类 号 ：ＴＰ３ ｌ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ｔｏ ｃ Ｄ ｅ ｅ ｔｏ ｎ ａ ｋｉ ｇ Ｒｅ ｉ ｗ ｐｉ ｔ ｃ ｉ ｎ ａ ｄ Ｔｒ ｃ ｎ ｖ ｅ
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话题识别与跟踪技术的发展研究
话题识别与跟踪技术的发展研究【摘要】话题识别与跟踪是一项面向新闻媒体信息流进行未知话题识别和已知话题跟踪的信息处理技术。
本文简要介绍了话题识别与跟踪的基本概念、研究任务和测评技术，详细论述了话题识别与跟踪的方法。
【关键词】话题识别;话题跟踪;媒体信息流0．引言随着信息技术的飞速发展，互联网变得越来越普及，已经成为人们获取信息的重要途径。
话题识别与跟踪（Topic Detection an Tracking, TDT）技术就是在这种情况下产生的。
一个TDT系统的功能与一位信息工作者的工作相似，对于一个新的报道能够将其汇总到已识别到的话题中或者将这篇报道视为一个新的话题，它可以帮助人们把分散的信息有效地汇集并组织起来，从整体上了解一个事件的全部细节以及该事件与其它事件之间的关系。
TDT的概念最初形成于1996年，从1998年开始，DARPA以及后来的美国国家标准技术研究所（NIST）资助并主持了话题识别与跟踪系列测评会议，到2007年TDT共举行过七次公开的TDT任务评测，取得了很好的效果，渐渐使得TDT成为研究的热点。
1.TDT简介1.1基本概念TDT 常用到的有以下几个相关的概念：事件：在研究的开始阶段，事件和话题的含义是相同的，一起事件是指发生在特定时间和地点的事情。
话题：一个话题指由一个事件以及与其相关的事件组成。
可以简单地认为，话题是由多个事件组成的集合。
报道：对某个事件的相关报道，这种报道可以是一篇完整的新闻稿，也可以是一个新闻片段。
话题检测与跟踪是指从待检测的按时间顺序排列的新闻文本流中识别出新的话题或是已知某个话题相关的几篇报道从后续的报道中识别出此话题的相关报道。
1.2研究任务美国国家标准技术研究院（NIST）为TDT研究设立了五项基础性研究任务。
报道切分任务是将原始数据流切分成具有完整结构和统一主题的报道。
首次报道检测任务是在新闻报道信息流中识别出对一个新话题的首次报道。
关联检测任务是裁决两篇报道是否论述同一话题，没有明确话题作为参照，自主地分析报道论述的话题，通过对比报道对的话题模型裁决其相关性。
话题检测与跟踪算法研究
话题检测与跟踪算法研究一、引言随着社交网络的迅速崛起，越来越多的人通过社交网络来获取、交流信息。
在这个过程中，有很多形态和各种话题用户可以关注。
因此对话题的检测和跟踪成为社交网络研究和商业运营的关键技术之一。
二、话题检测算法话题检测的目的是从海量数据中提取用户对某一话题的讨论。
话题检测算法主要有两种方法：基于关键词的方法和基于文本聚类的方法。
2.1 基于关键词的方法基于关键词的方法是将一系列关键词与文本相匹配以确定文本是否包含讨论某一特定话题的信息。
该方法主要有大量词库算法、热点词提取算法和基于网络图的算法三种。
2.2 基于文本聚类的方法基于文本聚类的方法是通过机器学习和自然语言处理技术，根据文本特征将语料库划分成不同的组（簇）。
该方法主要有K-Means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法和LDA主题模型算法等多种。
三、话题跟踪算法话题跟踪的目的是发现某一话题的演化趋势，即对话题的发展过程进行监视。
话题跟踪算法主要有两种，时间序列分析算法和社交网络中的传播分析算法。
3.1 时间序列分析算法时间序列分析算法是一种通过时间维度分析话题演化而来的算法。
它基于数学和统计模型，在时间上对话题发展进行建模和保留。
常用的时间序列分析算法包括ARIMA、双曲线模型和神经网络算法等。
3.2 社交网络中的传播分析算法社交网络中的传播分析算法是一种捕捉话题传播趋势的算法，通过收集用户之间的交互数据（转发、评论、点赞等）来确认用户对话题的态度。
常用的传播分析算法有Centrality、PageRank、HITS和TextRank等。
四、新兴算法在话题检测和跟踪中的应用在话题检测和跟踪领域，新兴算法也取得了不错的研究成果。
其中，深度学习和自然语言处理技术是研究热点。
基于深度学习技术的话题检测算法主要有双向递归神经网络、卷积神经网络等。
在话题跟踪领域，基于自然语言处理技术进行话题分类的研究最为活跃。
五、话题检测与跟踪的现有应用话题检测和跟踪技术已广泛应用于社交媒体、电商、政治和舆情研究等领域。
微博热点话题检测研究综述
析 、学 习模 型 分 析 、改进 的 相似 度 度 量 的 方 法 在 此 基 础 上 指 抽 取 微 博 中潜 在 主 题 进 行 话 题 检 测 。如 ，Ｌａｂｅｌｅｄ—ＬＤＡ 模
出 目前 研 究的 不足 ，分 析 国 内外研 究的 异 同处 ，进 一 步 探 讨 研 犁 ，作 者 主 题 模 （Ａｕｔｈｏｒ—ｔｏｐｉｃ Ｍ ｏｄｅ１）＿１ ，ＴＷｉｔｔｅｒ—
பைடு நூலகம்
式 聚 类 主 题 关键 词 。杨 亮 等 根 据 微 博 中 热 点 事 件 出现 情 感 内 容 相 同 的 概 率 ，同 时 通 过 特 征 词 的共 现 率 衡 量 话 题 内容 相
词 数 量 增 多 的现 象 提 出 了情 感 分布 语 言 模 型 。黄 琰 通 过 用 关 联 的 概 率 。张 亚 男 等 提 出 了采 用结 合 语 义相 似 度 的ＴＦ—
新 定 义 关键 词 。郑 斐 然 等 综 合 考 虑 短 文本 中的 词 频 和 增 长 Ｗ ｏｒｄ ＣＯ—ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ，ＪＷ ）共 现 的 微 博 热 点话 题 关 联 度 计
速 度 来 构 造 复合 权 值 ，使 用 上下 文 的相 关 度 模 型 来 完 成 增 量 算 方 法 ，通 过 话 题 所 包含 特 征 词 的 相 似 性 衡 量 两 个 热 点话 题
为三 种 ．
等 结 合 论 坛 的 特 点 ，通 过 构 建 话 题 和 帖 子 的关 键 词 表 建
（一 ）基于 统 计 分 析 的方 法
立 其 文 本 表 示 模 型 ，提 出一 种 基 于 语 义 相 似 度 的 论 坛 话 题 追
根 据 热 点 话 题 短 日寸间 内 急 剧 增 加 的传 播 量 和 评 论 数 量 踪 方 法 ，较 好 地 避 免 了向量 空 间 模 型 的缺 陷 。路 荣 等 利 用
社交媒体话题检测与追踪技术研究综述
第３３卷 第７期２０１９年７月中文信息学报ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨＩＮＥＳＥ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＶｏｌ．３３，Ｎｏ．７Ｊｕｌｙ，２０１９文章编号：１００３－００７７（２０１９）０７－０００１－１０社交媒体话题检测与追踪技术研究综述张仰森１，２，段宇翔１，黄改娟１，２，蒋玉茹１，２（１．北京信息科技大学智能信息处理研究所，北京１００１９２；２．国家经济安全预警工程北京实验室，北京１０００４４）摘 要：随着计算机的普及与互联网的高速发展，Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、新浪微博等社交媒体逐渐成为人们信息交流的主要渠道。
然而，由于社交媒体信息具有数量庞大、结构复杂、传播速度快等特点，人们无法从中快速准确地获取想要的信息。
于是，话题检测与追踪技术应运而生，它将用户关注的信息从大量无序信息中筛选出来，经过细致的过滤和有效的整合，生成简单、清晰的话题信息，并在此基础上实现对话题的追踪和发展趋势分析。
该文对社交媒体上的话题检测与追踪工作进行综述，首先论述了话题检测方面的三类方法，包括基于主题模型的话题检测、基于改进聚类算法的话题检测和基于多特征融合的话题检测；其次，对话题追踪的研究成果进行了介绍，主要分为非自适应话题追踪和自适应话题追踪两大类；最后，列举出社交媒体话题的检测与追踪中存在的问题以及对未来研究的展望。
关键词：话题检测；话题追踪；聚类；主题模型中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：ＡＡ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｔｏｐｉｃ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｓｏｃｉａｌ ＭｅｄｉａＺＨＡＮＧ Ｙａｎｇｓｅｎ１，２，ＤＵＡＮ Ｙｕｘｉａｎｇ１，ＨＵＡＮＧ Ｇａｉｊｕａｎ１，２，ＪＩＡＮＧ Ｙｕｒｕ１，２（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９２，Ｃｈｉｎａ；２．Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｅａｒｌｙ－ｗａｒｎｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ ｓｕｃｈ ａｓ Ｆａｃｅｂｏｏｋ，Ｔｗｉｔｔｅｒ，ａｎｄ Ｓｉｎａ Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ ｈａｖｅ ｂｅｃｏｍｅ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｆｏｒ ｐｅｏｐｌｅ ｔｏｅｘｃｈａｎｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ ｑｕａｎｔｉｔｙ，ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｆａｓｔ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｏｐｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｍｅｓ ｉｎｔｏ ｂｅｉｎｇ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ｓｉｍｐｌｅ ａｎｄ ｃｌｅａｒ ｔｏｐｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅｖｉｅｗｓ ｔｈｅ ｗｏｒｋ ｄｏｎｅ ｏｎ ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ ｔｏｐｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｒｅｅ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｔｏｐｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅ ｆｕｓｉｏｎ，ｒｅｓｐｅｃ－ｔｉｖｅｌｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｔｏｐｉｃ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｉｎ ｔｗｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｎｏｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｔｏｐｉｃ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ａ－ｄａｐｔｉｖｅ ｔｏｐｉｃ ｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔ ｌｉｓｔｓ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｏｐｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄ ｄｉｓ－ｃｕｓｓｅｓ ｔｈｅ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｆｕｔｕｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｏｐｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｔｏｐｉｃ ｔｒａｃｋｉｎｇ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ收稿日期：２０１８－０８－３０ 定稿日期：２０１８－１１－２８基金项目：国家自然科学基金（６１７７２０８１，６１６０２０４４）；科技创新服务能力建设—科研基地建设—北京实验室—国家经济安全预警工程北京实验室项目（ＰＸＭ２０１８＿０１４２２４＿００００１０）０ 引言随着计算机与互联网技术的蓬勃发展，互联网信息呈现出爆炸性增长，越来越多的人将互联网视为获取信息的最佳平台。
课题调研情况综述怎么写
课题调研情况综述怎么写
例文:
本次项目课题研究主要集中于实施无人驾驶技术，该技术在汽车行业的发展和应用取得了有趣的结果。
初期阶段，我们团队就开始了大量的文献调研和实践，希望了解无人驾驶技术的现状，以及它的优势和局限性。
在调研过程中，我们收集到了一些有用的调研结果。
首先，大多数买家对无人驾驶技术有着很高的期望。
他们希望汽车安全、智能化，并且有一定的售后服务。
因此，无人驾驶系统可以减少交通事故，为驾驶员提供方便和安全，尤其是老年驾驶员。
其次，研究还发现，无人驾驶技术在信号系统、自动刹车、自动驾驶等方面取得了很大的进展，但在汽车辅助安全方面仍存在不足。
此外，对于消费者的投资，绝大多数消费者仍然期待价格合理，性能优势显着。
调研发现，由于技术的发展，无人驾驶的实施成本和投入已经大大降低，无人驾驶技术有望在未来真正实现大规模投入。
总而言之，我们发现，无人驾驶技术被认为有着巨大的潜力并且能够在未来广泛投入使用。
当然，仍有很多安全技术方面的挑战需要克服，但无人驾驶技术仍有着良好的发展前景。
话题检测与跟踪的算法研究及应用
话题检测与跟踪的算法研究及应用话题检测和跟踪是自然语言处理和计算机科学领域中的两个重要问题。
话题检测指的是从文本数据中自动识别出关键的话题，而话题跟踪则是跟踪这些话题的变化和发展。
这两个问题的解决对于信息检索、社交媒体分析、舆情监测等领域都具有重要的应用价值。
话题检测的算法研究是一个历史悠久的研究方向。
早期的研究主要依赖于人工构建词库，利用词频统计来识别话题。
但是这种方法存在一些问题，比如可能遗漏新兴话题，无法应对词汇多样性和歧义性等。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的不断发展，基于机器学习的话题检测算法得到了广泛的应用。
基于机器学习的话题检测算法主要有两种：基于聚类的方法和基于分类的方法。
基于聚类的方法将文本数据聚类成若干个类别，每个类别代表一个话题。
这种方法的优点是易于实现和理解，但是对数据的要求比较苛刻，同时需要手动调节聚类的参数。
基于分类的方法则是将文本数据分类为事先定义好的话题类别。
这种方法需要事先定义好话题类别，但对数据的要求较少，且准确率较高。
话题跟踪的算法研究则比较新颖。
和话题检测不同，话题跟踪需要考虑话题的变化和发展。
现有的话题跟踪算法主要分为两类：基于时间序列的方法和基于语义的方法。
基于时间序列的方法通过分析话题在时间上的变化来进行跟踪。
这种方法的优点是易于实现和理解，但是对于话题的变化和发展的理解有限。
基于语义的方法则是利用自然语言处理和机器学习技术来识别话题和话题之间的关系，从而实现话题跟踪。
这种方法的优点是准确率较高，但是需要大量的计算资源和训练数据。
除了算法研究之外，话题检测和跟踪在很多领域都被广泛应用。
比如在信息检索领域，话题检测可以帮助用户快速定位信息；在社交媒体分析领域，话题跟踪可以帮助企业了解用户的需求和反馈；在舆情监测领域，话题检测和跟踪可以帮助政府和企业了解公众的关注点和态度。
总之，话题检测和跟踪是自然语言处理和计算机科学领域中非常重要的问题。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，相信这两个问题的解决将会出现更多的研究成果和应用场景。
目标检测及跟踪技术研究及应用
目标检测及跟踪技术研究及应用一、绪论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中重要的研究领域，其应用涵盖各种领域，如视频监控、自动驾驶、智能手机相机、虚拟现实等。
本文将对目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用进行综述。
二、目标检测技术目标检测技术是指在图像或视频中检测出感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有：1. 基于颜色、形状和纹理特征的目标检测方法，如颜色过滤、形态学处理、边缘检测等；2. 基于人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）等机器学习算法的目标检测方法，如YOLO、Faster R-CNN、SSD等；3. 基于特征点的目标检测方法，如SIFT、SURF、ORB等。
三、目标跟踪技术目标跟踪技术是指在视频序列中追踪目标的位置、大小和形状等属性。
常见的目标跟踪算法有：1. 基于滤波的目标跟踪方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等；2. 基于特征点的目标跟踪方法，如KLT、TLD、CSK等；3. 基于区域的目标跟踪方法，如MIL、LOT等；4. 基于深度学习的目标跟踪方法，如SiamFC、SiamRPN等。
四、技术应用1. 视频监控领域：目标检测及跟踪技术可以应用于视频监控系统中，用于检测和追踪行人、车辆等目标，实现智能识别和报警功能。
2. 自动驾驶领域：目标检测及跟踪技术可以应用于自动驾驶车辆中，实现对路面交通标志、行人、车辆等目标的识别和跟踪，实现车辆的自主导航和安全驾驶。
3. 智能手机相机领域：目标检测及跟踪技术可以应用于智能手机相机中，用于实现人脸识别、手势识别、拍摄稳定等功能，提高用户的摄影体验。
4. 虚拟现实领域：目标检测及跟踪技术可以应用于虚拟现实技术中，用于实现对用户手部和头部的追踪，提高交互体验。
五、结论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中的重要研究领域，其应用既广泛又深入。
本文综述了目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用情况，对相关领域的研究和发展具有重要的指导意义。
社交媒体上的话题监测与分析
社交媒体上的话题监测与分析随着社交媒体的普及和使用率的逐渐提高，越来越多的人开始使用社交媒体来进行交流、分享信息和观点。
这些信息和观点在社交媒体上的传播速度非常快，涉及的话题也非常广泛。
因此，社交媒体上的话题监测和分析变得越来越重要。
本文将介绍社交媒体上的话题监测和分析。
一、社交媒体上的话题监测社交媒体上的话题监测是指对社交媒体上涉及到的特定话题进行监测和分析。
用户可以通过多种方式进行话题监测，如使用关键词或话题标签、跟踪特定的用户或品牌等。
社交媒体上的话题监测有很多用途。
一方面，它可以帮助用户了解自己或自己关注的话题在社交媒体上的影响力和传播情况。
另一方面，它也可以用于竞争情报、用户调研和品牌声誉管理等方面。
话题监测可以通过各种工具和平台来实现。
例如，Hootsuite和Sprout Social等社交媒体管理平台可以用于监测话题和分析数据。
而像Brandwatch和Meltwater等工具则可以用于更深入的竞争情报和品牌声誉管理分析。
二、社交媒体上的话题分析社交媒体上的话题分析是指对社交媒体上的数据进行分析，以确定特定话题的关键信息和趋势。
这需要将社交媒体上的数据转化为可视化的图表和表格，以便用户更好地了解和分析数据。
社交媒体上的话题分析有很多用途。
例如，它可以帮助用户了解他们的受众和目标用户的兴趣、需求和行为，以及优化他们的社交媒体营销和广告策略。
它也可以用于社交媒体危机管理、声誉管理和公共关系方面。
话题分析可以通过各种可视化工具和平台来实现。
例如，Google Analytics和Socialbakers等平台可以用于对社交媒体上的数据进行分析。
而像Tableau和Power BI等工具则可以用于更深入的数据分析和可视化。
三、社交媒体上的话题监测与分析的挑战社交媒体上的话题监测和分析虽然非常重要，但也面临着各种挑战。
其中最重要的挑战是选择合适的指标和分析方法。
不同的指标和分析方法可以导致完全不同的结论和结果，因此需要选择最适合自己需求的指标和分析方法。
研究综述范文模板
研究综述范文模板在咱们的学习、工作和生活中，经常会碰到需要写研究综述的时候。
这玩意儿，就像是给一个复杂的大工程搭建框架，得把相关的材料、观点啥的有条有理地摆出来，让人一看就明白。
要说研究综述啊，它可不是随随便便就能搞定的。
首先得有个明确的主题，就像你要去旅行得先确定目的地一样。
比如说，咱要研究“智能手机对青少年社交行为的影响”，这就是个挺具体的主题。
然后呢，就得开始搜罗各种各样的资料啦，什么学术论文、调查报告、新闻报道等等，能找到的都找来，这过程就跟寻宝似的。
找资料的时候可得睁大了眼睛，仔细分辨哪些是有用的，哪些是没啥价值的。
有时候找到一篇文章，看着题目挺吸引人，结果读了半天发现跟自己的主题关系不大，那感觉，就像满心欢喜地打开一个礼物盒子，却发现里面不是自己想要的东西，老失落了。
等资料收集得差不多了，就得开始整理分析啦。
这一步就像是给一堆乱糟糟的拼图碎片分类，把相似的放在一起。
比如说，把关于智能手机导致青少年社交能力下降的观点归为一类，把认为智能手机促进了青少年社交拓展的观点归为另一类。
这个过程可不轻松，得耐着性子，一点点琢磨。
写研究综述的时候，结构也很重要。
开头一般得先讲讲为啥要研究这个主题，让别人知道这不是你一拍脑袋想出来的。
中间呢，就得详细地把收集到的资料和分析结果呈现出来，这部分就像是一场精彩的表演，得有起有伏，让人看得过瘾。
最后，还得总结一下，说说自己的研究有啥发现，还有哪些不足，以及未来可能的研究方向。
我记得有一次，我帮一个朋友写关于“城市绿化对空气质量改善的作用”的研究综述。
那可真是费了老劲了！我先是在网上各种搜索，图书馆也跑了好几趟。
找资料的时候，我发现有些文章写得特别专业，一堆术语和数据，看得我脑袋都大了。
还有些文章，写得模模糊糊的，根本搞不清楚作者到底想说啥。
好不容易把资料找齐了，整理的时候更是头疼。
一会儿觉得这个观点应该放在前面，一会儿又觉得那个数据得重点突出，折腾来折腾去，感觉自己都快被绕晕了。
课题调研情况综述怎么写
课题调研情况综述怎么写1. 引言课题调研情况综述是一种对某一特定课题的调研工作进行总结和概括的文档。
通过对课题目标、背景、相关研究和发展趋势等方面的调查和分析，综述可以对该课题的现状和未来发展方向进行评估和预测。
本文将介绍写作课题调研情况综述的基本步骤和结构。
2. 步骤写作课题调研情况综述的过程可以分为以下几个步骤：2.1 确定课题范围在开始写作前，首先需要明确课题的范围和目标。
确定课题范围有助于整合调研内容和阐述研究框架。
在确定课题范围时，可以考虑与课题相关的领域、研究问题、关键概念和发展趋势等因素。
2.2 收集调研材料调研情况综述需要充分收集对课题相关的文献、资料和数据。
可以通过查阅学术论文、专业期刊、数据库和公开来源的网站等途径来获得所需的调研材料。
同时，也可以进行实地考察、采访专家、参加学术会议等方式获取进一步的调研信息。
2.3 分析和整理调研材料在收集到足够的调研材料后，需要对这些材料进行分析和整理。
可以按照特定的分类标准，如时间、地域、学科等，将调研材料进行归纳和总结。
同时，还需要对材料的可信度和相关性进行评估，剔除不符合要求的信息。
2.4 组织论述根据调研情况的整理结果，需要对综述进行合理的组织和论述。
可以采用扩展段落或小标题的形式，将综述分为多个主题模块，每个模块对应一个研究方面或观点。
整个综述应该具备逻辑性和连贯性，使读者能够清晰理解每个主题模块之间的关系。
2.5 添加结论和展望在综述的最后，需要对调研结果进行总结，并提出进一步研究的建议和展望。
结论应该扼要概括综述的主要发现和观点，展望则可以指出目前研究的不足和未来可能的研究方向。
3. 结构课题调研情况综述的一般结构如下：3.1 引言引言部分用于介绍课题的背景和意义。
可以简要阐述课题的研究背景、研究目的和重要性。
3.2 相关研究综述在这一部分，需要对课题相关的前沿研究进行综述。
可以按照时间顺序或研究主题进行组织，对每个研究进行简要概括和评价。
《2024年视觉跟踪技术综述》范文
《视觉跟踪技术综述》篇一一、引言视觉跟踪技术是计算机视觉领域的重要分支，它主要研究如何通过图像处理和计算机视觉算法，实现对目标物体的实时跟踪和定位。
随着人工智能、机器人技术、无人驾驶等领域的快速发展，视觉跟踪技术的应用越来越广泛，成为了众多科研人员和企业关注的热点。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，包括其基本原理、主要方法、研究现状及发展趋势等。
二、视觉跟踪技术的基本原理视觉跟踪技术主要通过图像处理和计算机视觉算法，从视频或连续图像序列中提取出目标物体，并实现对其的实时跟踪和定位。
其基本原理包括目标检测、特征提取、匹配与跟踪等步骤。
1. 目标检测：通过图像处理技术，从视频或图像序列中检测出目标物体。
常用的方法有基于颜色、形状、纹理等特征的检测方法。
2. 特征提取：从检测到的目标物体中提取出具有代表性的特征，如颜色直方图、SIFT、SURF等。
3. 匹配与跟踪：利用提取的特征，通过匹配算法实现目标物体在不同帧之间的匹配，从而实现对目标的跟踪。
三、视觉跟踪技术的主要方法根据不同的应用场景和需求，视觉跟踪技术主要分为以下几种方法：1. 基于特征的方法：通过提取目标物体的特征，如颜色、形状、纹理等，进行特征匹配和跟踪。
2. 基于模板的方法：通过建立目标物体的模板，在后续帧中搜索与模板相似的区域，实现目标的跟踪。
3. 基于光流的方法：利用光流场估计目标物体的运动轨迹，实现目标的跟踪。
4. 基于深度学习的方法：利用深度学习算法，从大量数据中学习目标的特征和运动规律，实现目标的准确跟踪。
四、视觉跟踪技术的研究现状及发展趋势1. 研究现状：目前，视觉跟踪技术已经在众多领域得到了广泛应用，如智能监控、无人驾驶、机器人导航等。
同时，随着深度学习等人工智能技术的快速发展，基于深度学习的视觉跟踪方法成为了研究热点。
2. 发展趋势：未来，视觉跟踪技术将朝着更高精度、更强鲁棒性、更广泛应用的方向发展。
一方面，将进一步结合深度学习等人工智能技术，提高跟踪的准确性和鲁棒性；另一方面，将广泛应用于更多领域，如虚拟现实、增强现实等。
话题追踪技术研究综述
话题追踪技术研究综述作者：王卫姣来源：《软件导刊》2013年第04期摘要：海量的网络媒体信息使得人们在有限的时间内难以全面地掌握一些话题的信息，这样容易导致部分重要信息的遗漏。
话题检测与追踪技术正是在这种需求下产生的。
这种技术可以从庞大的信息集合中快速准确地获取人们感兴趣的内容。
近几年，话题检测与追踪技术已成为自然语言处理领域热门的研究方向，它能把大量的信息有效地组织起来，并使用相关技术从中挖掘出有用的信息，用简洁有效的方式让人们了解一个事件或现象中所有细节以及它们之间的相关性。
对话题跟踪的研究背景、相关概念、评测方法以及相关技术进行了综述，并总结了当前的相关技术。
关键词：话题追踪技术；研究综述；语言模型中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：16727800（2013）0040147031研究背景随着因特网的普及，越来越多的人们开始利用互联网这一新媒体来获取信息，互联网信息成爆炸式增长。
我们已经进入到一个信息丰富的时代，不再存在信息贫乏的问题。
当前如何获取信息已不再是问题，而如何用更少的时间获取到感兴趣的信息才是我们所关注的。
目前获取信息的途径主要是通过对大量数据进行处理，用关键词搜索的方式来实现。
而大量的信息中分布着很多个话题，每个话题相关的信息分布区域很广，且不同时间段也有很多重复的信息，采用关键词搜索的方法返回的信息往往有很大的冗余度，这样就很难对这些信息进行全面的把握，尤其在人力和物力有限的情况下就会造成大量有用的信息遗漏，忽略了重要的信息。
因此人们希望有一种方法可以自动处理大量的信息，把与话题相关的主要信息以有效的方式组织起来，这样就能快捷地从整体上了解和掌握话题中有用的信息。
比如对于一个医学文献的研究人员，他需要了解很多医学相关的知识，也需要掌握应用在医学文献领域的相关方法，如果单纯靠每天的搜索和查询，将所有文献一一阅览，这需要浪费很多的时间和精力。
话题检测与追踪（Topic Detection and Tracking，以下称TDT）技术就是在这种需求下产生的。
[综述]话题检测与跟踪的评测及研究综述
![[综述]话题检测与跟踪的评测及研究综述](https://img.taocdn.com/s3/m/3c2571f99b89680203d825df.png)
[综述]话题检测与跟踪的评测及研究综述摘要：话题检测与跟踪是一项面向新闻媒体信息流进行未知话题识别和已知话题跟踪的信息处理技术。
自从1996年前瞻性的探索以来，该领域进行的多次大规模评测为信息识别、采集和组织等相关技术提供了新的测试平台。
由于话题检测与跟踪相对于信息检索、信息挖掘和信息抽取等自然语言处理技术具备很多共性，并面向具备突发性和延续性规律的新闻语料，因此逐渐成为当前信息处理领域的研究热点。
本文简要介绍了话题检测与跟踪的研究背景、任务定义、评测方法以及相关技术，并通过分析目前TDT领域的研究现状展望未来的发展趋势。
关键词：计算机应用；中文信息处理；综述；话题检测与跟踪；自然语言处理；事件；新闻报道中国分类号：TP391文献标识码：A1引言话题检测与跟踪(Topic Detection alld Track-ing，简写为TDT)起源于早期面向事件的检测与跟踪(Event Detection and Tracking，简写为EDT)。
TDT面向多语言文本和语音形式的新闻报道，主要从事报道边界自动识别、锁定和收集突发性新闻话题、跟踪话题发展以及跨语言检测与跟踪等相关任务。
与EDT不同，TDT检测与跟踪的对象从特定时间和地点发生的事件扩展为具备更多相关性外延的话题，相应的理论与应用研究也同时从传统对于事件的识别跨越到包含突发事件及其后续相关报道的话题检测与跟踪。
TDT的任务以及评测体系是由美国国防高级研究计划局(DARPA)、马萨诸塞大学(Universityof Massachusetts)、卡耐基一梅隆大学(CarnegieMellon University)和Dragon Systems公司联合制定和设计完成的。
来自这些单位的学者历经一年的时间对TDT进行了前瞻性的研究(1996～1997，Pilotstudy)，包括检验当前普遍应用于信息检索(Infor-marion Retrieval，简写为IR)和信息抽取(InformationExtraction，简写为IE)等领域的技术是否能够有效解决TDT问题，以及鉴定和设计统一标准的评测规范。
话题检测与跟踪技术的发展与研究.
话题检测与跟踪技术的发展与研究骆卫华刘群{luoweihua, liuqun}@中国科学院计算技术研究所摘要:本文介绍了话题检测与跟踪技术的由来和发展历程,并展望其应用前景,同时比较系统地介绍了现有的话题检测与跟踪系统主要采用的方法,并对其效果进行了比较。
关键词:话题检测与跟踪,向量空间模型,语言模型Development and Analysis of Technology of Topic Detection and TrackingLuo Weihua, Liu Qun{luoweihua, liuqun}@Institute of Computing Technology, Chinese Academy of SciencesAbstract: The paper introduces the origin and history of the development of technology of topic detection and tracking, and makes remarks on its prospect. It also describes systemically the methods adopted by the current systems of topic detection and tracking, and makes comparison among their performance.Keywords: Topic Detection and Tracking, Vector Space Model, Language Model1 应用背景随着信息传播手段的进步,尤其是互联网这一新媒体的出现,我们已经摆脱了信息贫乏的桎梏,进入一个信息极度丰富的社会。
在目前信息爆炸的情况下,信息的来源已不再是问题,而如何快捷准确的获取感兴趣的信息才是人们关注的主要问题。
检测跟踪文献综述
近年来，智能视频监控技术的研究与应用备受人们关注。
作为其基本处理部分，视频监控图像的运动目标检测是一个非常活跃的研究方向，属于计算机视觉领域的重要研究内容,在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等方面有着广泛的应用前景.随着计算机软硬件技术的发展，计算机技术与监控技术相结合成为了一个新兴的应用研究方向。
这种监控系统与传统意义上的监控系统的本质区别在十其智能性.视频监控的目的主要是用十对入侵者的监视、交通流量的监测,以及大门出入人员的保安监控等。
传统的监控系统大都需要人工配合进行监控，存在各种问题。
采用红外传感器等半自动的检测方法又存在对猫犬等动物产生误报警等问题.因此，对智能化的监控系统的研究就非常有必要。
简言之，不仅仅用摄像机来代替人眼简单的获取现场图像信息，应用计算机技术来协助监控人员甚至代替监控人员来完成监控任务，从而既获得良好的监控效果，又大大地减轻监控中的人力投入。
由此可见，智能监控系统有着广泛的应用前景和潜在的市场价值。
然而要使监控系统达到智能化，就必须使计算机能够从监控摄像机里所获取的视频图像序列中提取出感兴趣的目标，并对其进行目标分类和跟踪，从而达到对目标行为进行理解与描述的目的。
智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。
视频监控技术的发展大致经历了以下二个阶段：(1）第一代视频监控系统:早期的视频监控都是以模拟设备为主的闭路电视监控系统，称其为模拟视频监控系统。
通常采用同轴电缆的传输方式进行信号传输,但是这种模拟方式的传输要保证宽带信号具有高的信噪比和较小失真是十分困难的，所以第一代监控系统的可靠性和抗干扰性都较差，功能也相对简单。
(2)第二代视频监控系统：随着数字技术的发展，图像数据压缩编码技术及标准的改进，芯片成本的不断下降，数字视频监控系统也迅速发展起来。
人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频采集和处理，大大提高了图像质量，增强了视频监控的能力,提高了系统的可靠性，增强其可扩展性,其功能也越来越专业化、多样化。
话题识别与跟踪方法的研究
话题识别与跟踪方法的研究【摘要】话题识别与跟踪旨在实现对新闻媒体信息流中新话题的自动检测以及对已知话题的动态跟踪。
本文首先介绍话题识别与跟踪的基本概念、研究任务和相似度计算方法，然后对话题跟踪的方法进行详细论述。
【关键词】话题检测；话题跟踪；文本分类0.引言随着信息技术的飞速发展，互联网变得越来越普及，这就造成了网络信息的急剧膨胀，如何在浩瀚的信息海洋中获取自己所需信息成为困扰人类的新问题。
话题识别与跟踪（Topic Detection an Tracking,TDT）技术就是在这种情况下产生的。
TDT是一种新的信息处理技术，它将新闻信息流以主题为单位进行组织，实现对新闻流中新话题或新事件的自动检测以及对已知话题的后续报道的追踪。
从1996年TDT概念的提出，1997年自马萨诸塞大学、卡内基一梅隆大学和Dragon System公司的学者和研究人员对这项技术进行了初步研究[1]，到2007年TDT共举行过七次公开的TDT任务评测，取得了很好的效果，渐渐使得TDT 成为研究的热点。
1.TDT的相关技术1.1基本概念话题（Topic）是指由某些原因、条件引起，发生在特定时间、地点，并可能伴随某些必然结果的一个事件[2]。
主题（Subject）是与话题相应的一个概念，它的含义更广些。
话题与某个具体事件相关，而主题可以涵盖多个类似的具体事件或者根本不涉及任何具体事件。
报道（Story）是指一个与话题紧密相关的、包含两个或多个独立陈述某个事件的子句的新闻片段。
1.2研究任务美国国家标准技术研究院（NIST）为TDT研究设立了五项基础性研究任务：报道切分任务（SST）：将原始数据流切分成具有完整结构和统一主题的报道。
话题跟踪任务（TT）：跟踪已知话题的后续报道。
话题检测任务（TD）：检测和组织系统预先未知的话题，TD的特点在于系统欠缺话题的先验知识。
首次报道检测任务（FSD）：从具有时间顺序的报道流中自动锁定未知话题出现的第一篇相关报道。
话题检测与跟踪技术的发展与研究
话题检测与跟踪技术的发展与研究研究背景话题检测和跟踪技术是信息检索领域的重点研究方向之一。
它的发展得益于社交媒体等互联网技术的快速发展和普及。
社交媒体平台如微博、Twitter、Facebook等提供了大量的实时数据，使得人们能够及时获取、分享和传递信息。
但是，社交媒体上的信息量巨大，如何从中找到特定话题并跟踪它的发展变化变得非常重要。
技术发展话题检测技术最初是针对文本处理的。
传统上，它是通过语言学方法或者机器学习算法来实现的。
其中语言学方法侧重于词汇和语法分析，而机器学习方法则借助于统计学习和数据挖掘的技术，学习特定话题的特征，并通过这些特征来识别和跟踪话题。
因此，机器学习方法在话题检测技术中受到了广泛的应用。
近年来，随着社交媒体用户对多媒体信息的需求越来越大，话题检测技术也开始涵盖图片和视频等非文本形式的信息。
话题跟踪技术是话题检测技术的延伸。
它不仅可以识别话题，还可以分析话题的发展变化，如话题的热度、关注程度、立场分析、情感分析等。
话题跟踪技术通常会将识别到的话题进行聚类，以便更好地进行话题分析。
话题聚类算法通常基于图论、模型聚类、聚类树等技术。
应用场景话题检测和跟踪技术可以应用于许多领域。
其中最常见的应用场景是社交媒体分析。
社交媒体是人们交流、分享信息的重要平台之一，但是社交媒体信息量庞大，如何从中获取有效信息是一个非常重要的问题。
话题检测和跟踪技术可以帮助用户获取感兴趣的话题，并实时跟踪其变化。
除了社交媒体分析外，话题检测和跟踪技术也可以应用于政治领域、商业领域等。
在政治领域，话题检测和跟踪技术可以帮助政府部门和机构分析民意，了解公众对政策的看法；在商业领域，话题检测和跟踪技术可以帮助企业了解市场动态、消费者需求、竞争对手情况等。
未来发展随着社交媒体、移动互联网等技术的不断发展，话题检测和跟踪技术也将不断进步和创新。
未来的话题检测技术将涵盖更多的非文本形式信息，如图片、视频、语音等，提高检测效率和准确度。
研究综述怎么写
研究综述怎么写研究综述怎么写(20XX-05-22 16:48:10)转载标签：杂谈1综述的定义和特点综述是查阅了某一专题在一段时期内的相当数量的文献资料，经过分析研究，选取有关情报信息，进行归纳整理，作出综合性描述的文章。
综述的特点：①综合性：综述要“纵横交错“，既要以某一专题的发展为纵线，反映当前课题的进展；又要从本单位、省内、国内到国外，进行横的比较。
只有如此，文章才会占有大量素材，经过综合分析、归纳整理、消化鉴别，使材料更精练、更明确、更有层次和更有逻辑，进而把握本专题发展规律和预测发展趋势。
②评述性：是指比较专门地、全面地、深入地、系统地论述某一方面的问题，对所综述的内容进行综合、分析、评价，反映作者的观点和见解，并与综述的内容构成整体。
一般来说，综述应有作者的观点，否则就不成为综述，而是手册或讲座了。
③先进性：综述不是写学科发展的历史，而是要搜集最新资料，获取最新内容，将最新的医学信息和科研动向及时传递给读者。
综述不应是材料的罗列，而是对亲自阅读和收集的材料，加以归纳、总结，做出评论和估价。
并由提供的文献资料引出重要结论。
一篇好的综述，应当是既有观点，又有事实，有骨又有肉的好文章。
由于综述是三次文献，不同于原始论文（一次文献），所以在引用材料方面，也可包括作者自己的实验结果、未发表或待发表的新成果。
综述的内容和形式灵活多样，无严格的规定，篇幅大小不一，大的可以是几十万字甚至上百万字的专著，参考文献可数百篇乃至数千篇；小的可仅有千余字，参考文献数篇。
一般医学期刊登载的多为3000～4000字，引文15～20篇，一般不超过20篇，外文参考文献不应少于1／3。
2 综述的内容要求选题要新即所综述的选题必须是近期该刊未曾刊载过的。
一片综述文章，若与已发表的综述文章“撞车“，即选题与内容基本一致，同一种期刊是不可能刊用的。
说理要明说理必须占有充分的资料，处处以事实为依据，决不能异想天开地臆造数据和诊断，将自己的推测作为结论写。
话题追踪技术研究综述
话题追踪技术研究综述
王卫姣
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2013(012)004
【摘要】海量的网络媒体信息使得人们在有限的时间内难以全面地掌握一些话题
的信息,这样容易导致部分重要信息的遗漏.话题检测与追踪技术正是在这种需求下
产生的.这种技术可以从庞大的信息集合中快速准确地获取人们感兴趣的内容.近几年,话题检测与追踪技术已成为自然语言处理领域热门的研究方向,它能把大量的信
息有效地组织起来,并使用相关技术从中挖掘出有用的信息,用简洁有效的方式让人
们了解一个事件或现象中所有细节以及它们之间的相关性.对话题跟踪的研究背景、相关概念、评测方法以及相关技术进行了综述,并总结了当前的相关技术.
【总页数】3页(P147-149)
【作者】王卫姣
【作者单位】四川大学计算机学院,四川成都610065
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.话题追踪技术研究综述 [J], 王卫姣;
2.社交媒体话题检测与追踪技术研究综述 [J], 张仰森;段宇翔;黄改娟;蒋玉茹
3.基于文本聚类的网络微博舆情话题识别与追踪技术研究 [J], 闫俊伢; 马尚才
4.基于改进Single-Pass的新闻话题检测与追踪技术研究 [J], 张帆; 潘亚雄; 胡勇
5.基于改进Single-Pass的新闻话题检测与追踪技术研究 [J], 张帆; 潘亚雄; 胡勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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[综述]话题检测与跟踪的评测及研究综述摘要：话题检测与跟踪是一项面向新闻媒体信息流进行未知话题识别和已知话题跟踪的信息处理技术。
自从1996年前瞻性的探索以来，该领域进行的多次大规模评测为信息识别、采集和组织等相关技术提供了新的测试平台。
由于话题检测与跟踪相对于信息检索、信息挖掘和信息抽取等自然语言处理技术具备很多共性，并面向具备突发性和延续性规律的新闻语料，因此逐渐成为当前信息处理领域的研究热点。
本文简要介绍了话题检测与跟踪的研究背景、任务定义、评测方法以及相关技术，并通过分析目前TDT领域的研究现状展望未来的发展趋势。
关键词：计算机应用；中文信息处理；综述；话题检测与跟踪；自然语言处理；事件；新闻报道中国分类号：TP391文献标识码：A1引言话题检测与跟踪(Topic Detection alld Track-ing，简写为TDT)起源于早期面向事件的检测与跟踪(Event Detection and Tracking，简写为EDT)。
TDT面向多语言文本和语音形式的新闻报道，主要从事报道边界自动识别、锁定和收集突发性新闻话题、跟踪话题发展以及跨语言检测与跟踪等相关任务。
与EDT不同，TDT检测与跟踪的对象从特定时间和地点发生的事件扩展为具备更多相关性外延的话题，相应的理论与应用研究也同时从传统对于事件的识别跨越到包含突发事件及其后续相关报道的话题检测与跟踪。
TDT的任务以及评测体系是由美国国防高级研究计划局(DARPA)、马萨诸塞大学(Universityof Massachusetts)、卡耐基一梅隆大学(CarnegieMellon University)和Dragon Systems公司联合制定和设计完成的。
来自这些单位的学者历经一年的时间对TDT进行了前瞻性的研究(1996～1997，Pilotstudy)，包括检验当前普遍应用于信息检索(Infor-marion Retrieval，简写为IR)和信息抽取(InformationExtraction，简写为IE)等领域的技术是否能够有效解决TDT问题，以及鉴定和设计统一标准的评测规范。
虽然大部分IR和IE技术都可以应用于早期的EDT，但过高的误检率说明该领域仍然具备很大的探索空间，尤其对于拓展后的TDT则暴露了更多现有技术的缺陷。
因此探索更适合于TDT任务的创新性研究对自然语言领域的发展具有重要意义。
TDT涉及两类最主要的信息获取问题，即信息的检测与集成、信息的采集与跟踪。
这两方面的研究课题分别与目前信息检索(IR)和信息过滤(In-formation Filtering，简写为IF)对应的问题非常相似。
在IR系统中，用户通过动态地定义需求(Query)，从海量信息中检索满足自己当前兴趣的信息，信息以相关度为尺度进行组织、集成与反馈；而在IF系统中，用户通过定义静态的用户需求(Profile)，从动态变化的信息流中实时地获取相关知识，这种知识的获取方法侧重于跟踪信息的时空进程并将最新的相关信息反馈给用户。
基于这些相似点，许多基于IR和IF的信息获取技术都相应地应用于TDT并获得了良好的效果，尤其近期逐渐发展起来的个性化信息检索技术和自适应信息过滤技术，都与TDT研究具有更深层次的共性。
但是，TDT在许多方面与IR和IF存在差异，比如对于TDT的新事件检测任务(New Event Detection，简称为NED)，系统欠缺任何话题的先验知识，TDT系统必须在对话题毫不了解的情况下，自主地进行识别与检测，这一点与具备了背景知识或先验需求的IR系统截然不同。
同时，话题检测系统通常需要维护固定的存储空间保存曾经发生过的话题线索，从而作为衡量新话题的背景信息。
对于话题跟踪而言，话题对应的“Query”是隐含给定的，构成话题的是若干(1～4篇)相关报道样本，这与具备明确需求(Profile)的IF问题也不相同。
因此，面向IR和IF的相关方法更多地作为TDT的基础研究，而不能完全解决TDT的相关问题。
本文简要介绍TDT任务与评测的相关知识，重点论述和分析近期国内外在该领域的相关研究及其相互关系，并在篇尾展望TDT领域的未来发展趋势。
本文组织结构如下，第二章和第三章分别介绍TDT使用的语料和评价体系；第四章简要介绍话题的含义及其与事件的区别，并概述TDT任务的定义与要求；第五章着重探讨TDT研究的层次关系及体系结构；第六章和第七章分别回顾TDT国内和国外的研究现状；第八章概述TDT领域的研究趋势；第九章结论。
2 TDT语料LDC为TDT方向的研究提供了五期语料，分别是TDT 预研语料、TDT2、TDT3、TDT4和TDT5。
TDT语料是选自大量新闻媒体的多语言新闻报道集合。
其中，TDT5只包含文本形式的新闻报道，而其他语料同时包含文本和广播两种形式的新闻报道。
本章简要介绍各语料的组成、描述及其区别。
2．1语料组成TDT评测最早使用的语料是TDT预研语料(TDT pilot corpus，简称TDT-Pilot)。
TDT-Pilot收集了1994年7月1日到1995年6月30日之间约16 000篇新闻报道，主要来自路透社新闻专线和CNN新闻广播的翻录文本。
TDT-Pilot标注过程没有涉及话题的定义，而是由标注人员从所有语料中人工识别涉及各种领域的25个事件作为检测与跟踪对象。
TDT2收集了1998年前六个月的中英文两种语言形式的新闻报道。
其中，LDC人工标注了200个英文话题和20个中文话题。
TDT3收集了1998年10月到12月中文、英文和阿拉伯文三种语言的新闻报道。
其中，LDC对120个中文和英文话题进行了人工标注，并选择部分话题采用阿拉伯文进行标注。
TDT4收集了2000年10月到2001年1月英文、中文和阿拉伯文三种语言的新闻报道。
其中，LDC分别采用三种语言对80个话题进行人工标注。
TDT5收集了2003年4月到9月的英文、中文和阿拉伯文三种语言的新闻报道。
LDC对250个话题进行了人工标注，其中25％的话题同时具有三种语言的表示形式，其他话题则以相同的比例均匀地分配给三种语言分别进行标注。
此外，TDT5中每种语言的话题来自该语言当地媒体的报道。
LDC根据报道与话题的相关性对所有语料进行标注。
其区别在于TDT2与TDT3采用三类标注形式，而TDT4与TDT5采用两种标注形式。
前者使用“YES”、“BRIEF”和“N0”作为报道与话题相关程度的标识。
当报道论述的内容与话题绝对相关时标注为“YES”，而报道与话题相关的内容低于本身的10％则标注为“BRIEF”，否则标注为“NO”。
TDT4与TDT5只采用相关“YES”和不相关“No”对报道与话题的相关性进行标注。
其中，相关报道不仅需要相关于话题的核心内容，同时需要包含话题的部分信息。
但是，报道与话题相关的内容并没有TDT2和TDT3中要求的长短之分，只要存在相关信息都被标注为“YES”。
2．2语料描述方式TDT语料包含两种媒体形式的数据流：文本和广播。
区别于单一表示形式的文本类新闻报道，LDC为广播类新闻语料提供了三种信息描述方式：(1)数据信号的音频采集；(2)对音频的人工识别与记录；(3)通过自动语音识别系统(Automatic SpeechRecognition，简称为ASR)识别和记录音频。
此外，广播类语料不仅包含新闻形式的报道，还包含部分非新闻类报道。
其中关于商业贸易的报道以及目录形式的体育比分和财经数据都属于非新闻类语料。
因此，LDC为广播类语料额外提供了三种标注形式：新闻报道(NEWS)、多元报道(MISCEL-LANEOUS)和未转录报道(UNTRANSCRIBED)。
其中，没有经过识别与记录的广播报道被标注为UNTRANSCRIBED。
如前文所述，TDT语料主要包含三种语言形式：中文、英文和阿拉伯文。
对于中文和阿拉伯文，LDC提供了两种不同的描述方式：(1)本地语言描述形式，即报道采用未经过翻译的本地语言。
其中包括文本形式(如新闻专线)的描述，也包括采用人工或ASR对本地广播的识别与翻录；(2)采用机器翻译自动地将中文或阿拉伯文报道翻译成英文形式。
3 TDT评测NIST为TDT建立了完整的评测体系。
由于各个研究方向针对的问题不同以及历届评测语料的标注方案存在差异，因此TDT不同任务之间的评测方法、参数以及步骤不尽相同。
但总体而言，评测标准都是建立在检验系统漏检率和误检率的基础之上。
TDT评测公式定义如下：CDet=CMissPMissPtarget+CFAPFAPPnon-target (1)其中，cMiss和CFA分别代表漏检率和错检率的代价系数；PMiss和PFA分别是系统漏检和错检的条件概率；Ptarget 和Pnon-target是先验目标概率(Pnon-target=1-Ptarget)；CDet 是综合了系统漏检率与误检率得到的性能损耗代价。
检验TDT系统性能时，评测体系可以根据阈值或平滑系数的变化绘制检测错误权衡图(Detection Error Tradeoff，简称DET曲线)，如图1是关联性检测任务中在线概念模型(Online Conceptual Model，简称OCM)与相关性模型(Relevance Model，简称RM)对比实验得到的一组DET曲线图。
其横轴表示系统误检率；纵轴代表漏检率。
因此，根据评测公式的定义，越靠近DET坐标系左下角的曲线对应的系统性能越好，即漏检和错检的综合代价相对较小。
评价TDT系统性能时常采用CDet的规范化表示(CDet)Nom，其定义如下：针对TDT涉及的语料及评测体系，本文提供了相应资源、指南及工具的获取方法和地址，其主要来源包括美国国家标准与技术研究院(简称NIST)和语言数据联盟(简称LDC)。
其中TDT语料可通过光盘邮购和在线LTP下载两种方式获取，具体地址如表1所示。
4 TDT话题定义及任务4．1话题定义最初的TDT研究(TDT Pilot，1996～1997)将话题定义为“事件”。
事件是发生在特定时间和地点的事情。
比如，“2001年9月11日针对纽约世贸大厦的恐怖袭击”是一个事件，而泛指的恐怖袭击则不是。
此外，事件包括可预期事件(如“政府选举”)和突发事件(如“飞机失事”)。
从TDT2开始，话题的定义有了更加广泛的含义，不仅包含了由最初事件引起或导致发生的后续事件，同时还包含了与其直接相关的其他事件或活动。
直到TDT5，话题都一直沿用如下定义。
话题定义：一个话题由一个种子事件或活动以及与其直接相关的事件或活动组成。
根据话题的定义，一篇报道只要论述的事件或活动与一个话题的种子事件有着直接的联系，那么这篇报道就与该话题相关，比如关于“飞机坠毁”与“坠毁殉难者葬礼”的报道都可以认为与坠毁事件直接相关，因此可以作为该话题的一个组成部分。