基于CRF模型的网络新闻主题线索发掘研究
bilstm crf模型ner原理
bilstm crf模型ner原理BiLSTM-CRF模型是一种用于命名实体识别（NER）任务的神经网络模型，其原理基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）的组合。
首先，我们来介绍一下BiLSTM。
长短时记忆网络（LSTM）是一种循环神经网络（RNN），用于解决序列数据建模中的长依赖问题。
在传统的RNN中，前面的信息往往会逐渐模糊或丢失，而LSTM通过引入门控机制来选择性地保留和遗忘信息。
LSTM由输入门、遗忘门和输出门组成，每个门根据当前输入和上一状态来决定是否保留或遗忘某些信息。
与传统的单向LSTM不同，BiLSTM通过在序列的前向和后向分别运行两个LSTM来获得更全面的上下文信息。
在BiLSTM的基础上，结合CRF进行序列标注任务的解码。
CRF是一种判别式无向图模型，广泛应用于序列标注问题。
CRF的目标是通过条件概率最大化来选择整个标签序列的最优路径。
在NER任务中，给定输入序列，BiLSTM可以为每个位置输出一个标签分数向量，表示该位置属于各个类别的概率。
然后，通过CRF层，将这些标签分数进行整体优化，在考虑上下文关系的同时，选择最优的标签序列。
BiLSTM-CRF模型的训练过程一般包括两个步骤：前向过程和反向过程。
在前向过程中，输入序列经过BiLSTM层，得到每个位置的标签分数向量；然后，在CRF层中，使用动态规划算法计算整个句子的最优标签序列及其概率。
在反向过程中，通过计算损失函数（如负对数似然）对模型参数进行反向传播更新，使得模型能够学习到更准确的参数。
BiLSTM-CRF模型在NER任务中具有以下优点：1. BiLSTM能够捕捉到上下文信息，包括前后词和字符级别的特征，有助于解决NER中的消歧问题。
2. CRF能够对标签序列进行全局优化，考虑到上下文的依赖关系，提高了模型的准确性。
3. BiLSTM-CRF模型能够处理任意长度的输入序列，适用于多个领域的NER任务。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长，如何高效地分析和检索视频内容成为了亟待解决的问题。
基于条件随机场的视频内容分析与检索技术应运而生，它能够有效地提取和识别视频中的关键信息，为用户提供准确、高效、个性化的检索服务。
本文将深入探讨基于条件随机场技术在视频内容分析与检索领域中的应用和研究进展。
首先，我们将介绍条件随机场（CRF）模型及其在自然语言处理领域中的成功应用。
CRF是一种概率图模型，能够建模变量之间复杂而又有依赖关系的联合概率分布。
在自然语言处理中，CRF已经被广泛应用于词性标注、命名实体识别等任务上，并取得了显著成果。
基于这一成功经验，研究者开始将CRF模型引入到视频内容分析与检索领域。
其次，我们将详细介绍基于CRF的视频内容分析方法及其关键技术。
首先是特征提取与表示技术。
视频数据的特征提取是视频内容分析的基础，而合适的特征表示能够更好地捕捉视频中的关键信息。
基于CRF的方法能够利用丰富的上下文信息，对视频中的目标进行更准确、全面地建模。
其次是目标检测与跟踪技术。
基于CRF模型，可以对视频中的目标进行准确地检测和跟踪，从而为后续分析和检索提供可靠的基础数据。
最后是内容分析与检索技术。
基于CRF模型，可以对视频内容进行语义分析、关键帧提取、事件识别等任务，并为用户提供高效、准确、个性化的检索服务。
然后，我们将介绍基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中取得的研究成果和应用案例。
研究者们利用CRF模型在视频目标识别、行为识别等任务上取得了显著成果，并应用于实际场景中，如智能监控系统、智能交通系统等领域。
这些案例证明了基于CRF模型在视频内容分析与检索领域中具有巨大潜力，并且具有广阔应用前景。
接着，我们将讨论基于CRF模型的视频内容分析与检索技术面临的挑战和问题。
首先是模型训练和参数优化问题。
CRF模型的训练需要大量的标注数据，而视频数据的标注成本较高，导致数据集规模有限。
网络新闻信息挖掘与分析模型的建立与探讨
ａｅ ａ ｌ ｅ ｉｎ ｗ ｂ ｉ ｓ ｂ ｔ ｒｔ ａｅ ｓ ｒ ；ｓ ｐ ｒ ｉ ｒ ａ ｏ ｔ ｌａ ｄ ｓｅ ｒｔ ｅ Ｗｅ ｒ ｆ ｃ ｖ ｌ． ｒ ｂ ｅ ｔ ｄ ｓ ｅ ｓｔ ｅｔ ｃ ｔｒｔ ｕ ｅ ｏ ｇ ｅ ｅ ｏ ｏ ｓ ｕ ｅ ｓ ｓ ｃ ｎ ｃ ｎｒ ｎ ｔｅ ｂ ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｖ ｏ ｏ ｈ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ；ｃｕ ｔｒ ｇ ｏ ｅ ；ｎ ｗ ・ ｎ ｎ ；ＫＮ ａｇ ｒ ｍ ｙ ｗｏ ｄ ：ｃａ ｓ ａ ｏ ｉ ｆ ｉ ｌ ｓ ｉ ；ｈ ｔ ｗｓ ｅ ｓ ｍｉ ｉ ｇ ｅｎ ｎ Ｎ ｏ ｉ ｌ ｈ ｔ
刘 林 浩
（ 湖南文理 学院 ， 湖南 常德 ４ ５０ ） １０ ０ 摘要 ： 运用现代信 息处理技 术建立一个从获取新闻源、 进行信 息处理、 用文本挖掘技 术对信息进行分析的 系统模 型。该 运 系统模 型是为 了最终实现 能够 自动化获取新 闻信息 ， 并且 可以对 网络 中的新 闻进行 自动 分类和 聚类 。 用户推荐 热 门信 为 息， 描述某个热 门信 息在 时间轴上的演化进程 ； 协助 用户以及某些机构去认识 和了解网络 中的信 息演 变进程。 热点新闻信
０ 引 言
走进２世纪， １ 越来越多的人通过互联网便利的信 息发布方式和渠道发布信息使互联 网中信息数量呈 现 出几 何级 数 的增长 ［］ 巨量 文本 以及 富文本 信息 １。 － ２ 丰富了人们 的生活。但是 ， 海量文本信息又给用户在 关注和寻找热点重点信息的同时带来 了烦恼。 搜索引 擎的研究解决 了人们搜寻一些特定意图信息的需要 。 而其 他服务 和应用 ， 例如网络订 阅Ｒ ｓ ｓ 服务 ， 解决 了 人们在获取这些固定信息时希望得到某些领域中热 点信息 ， 以及这些热点信息的根源、 因和事件未来 起 趋势等信息泛化的需要 ， 但还是无法使用户从整体上
crf模型在多文档摘要中的应用研究
crf模型在多文档摘要中的应用研究一、绪论在当今信息化时代，人们面对着海量的文本信息，对于人工阅读来说是极为繁琐而耗费时间的。
因此，如何快速准确地获取文本的关键信息，成为了一个重要的研究方向。
多文档摘要，即从多篇相关文本中抽取出最具代表性的内容，已成为解决这一问题的重要方法。
近年来，随着自然语言处理技术的日益成熟，如何运用机器学习方法来生成多文档摘要的技术得到了广泛研究。
本文旨在探讨条件随机场模型（CRF）在多文档摘要中的应用研究，具体讨论了CRF模型在多篇相关文本中自动抽取出代表性信息，生成高质量多文档摘要的过程。
二、多文档摘要的概念与应用多文档摘要是指从多篇相关文本中抽取出最具代表性的内容，提示用户希望了解的主题信息，提高用户阅读效率。
多文档摘要广泛应用于如新闻报道、科技论文和商业信息等领域。
随着科技的发展，海量的信息成为了人们获取知识和信息的重要渠道，如何利用科技手段更加快捷地获取信息并缩短思考时间，成为了相关研究领域的热点问题。
三、CRF 模型CRF 模型是一种典型的概率无向图模型，通常被用来模拟如自然语言处理这种复杂且结构化的问题。
CRF 模型可以应用于各种序列标注问题，如词性标注、命名实体识别、情感分析等，其具有良好的建模能力、扩展性和有效性。
CRF模型以特征模板函数为基础，对所需预测的对象进行特征抽取，将各个特征权重化并加权，通过上下文和语境信息对文本进行标注预测。
四、CRF 模型在多文档摘要中的应用研究传统的多文档摘要技术中，通常是根据某些单篇文本的关键词来推测出多篇文本的关键信息。
但是，由于文本之间存在复杂的语义关系和文本结构，传统方法无法准确抽取出最具代表性的内容。
相反，CRF模型应用于多文档摘要中，具有更好的效果，其主要的优点体现在以下四个方面：1.特征提取更加精细CRF模型为每个文本分别设置特征模板，包括文本长度、句子长度、单词频率、命名实体识别等等，使得特征分析更加精细，并能够更加准确地对文本进行分析，提高多文档摘要的效果。
基于数据挖掘的新闻传播分析与预测
基于数据挖掘的新闻传播分析与预测随着信息时代的到来，新闻传播不再受限于传统媒体的局限，而是借助着互联网、社交媒体等新兴媒介以更快的速度和更广泛的范围传递。
这些新兴媒介产生了大量的新闻传播数据，通过数据挖掘技术对这些数据进行分析与预测已成为新闻传播领域的研究热点。
一、数据挖掘在新闻传播领域的应用在新闻传播领域，数据挖掘主要应用于以下几个方面：首先，利用数据挖掘技术来挖掘出新闻传播中的热门话题、关键词和事件等，以便新闻工作者更好地把握新闻热点，提高新闻的质量和效率。
其次，通过挖掘新闻传播数据，可以发现新闻传播中的影响力节点，为新闻传播提供更可靠、准确和全面的数据支持。
再次，通过数据的可视化分析，可以更加简洁直观地表现新闻数据中的规律和趋势，便于人们更好地理解和应用。
最后，结合其他数据分析技术，可以利用数据挖掘技术对新闻传播趋势进行预测，为新闻行业的发展提供更可靠的参考。
二、新闻传播数据挖掘的案例1、新浪微博“热门话题”新浪微博作为国内最大的社交媒体之一，是新闻传播领域一个重要的研究对象。
利用新浪微博中的“热门话题”数据，通过数据挖掘技术对热门话题的情感极性进行分析，可以较为准确地衡量其舆情。
2、十九大新闻传播在2017年中共十九大召开期间，新闻媒体对十九大的报道引起了广泛关注。
结合数据挖掘技术，可以对十九大新闻传播进行全方位的分析，既包括社交媒体上的新闻热度和转发量等指标分析，又包括各大新闻媒体的报道数量和报道质量等分析，为新闻传播提供更科学、准确和全面的数据支持。
三、新闻传播数据挖掘的发展趋势随着信息技术和数据挖掘技术的发展，新闻传播数据挖掘领域将有以下几个发展趋势：首先，挖掘技术将更加多样化和智能化，可以通过结合自然语言处理技术和深度学习技术，更加准确地分析文本的情感极性和主题关键词等信息。
其次，结合大数据和云计算技术，可以更加高效地处理海量数据。
最后，新闻传播数据挖掘领域将与其他领域如金融、医疗，形成交叉融合，共同推进数据挖掘技术的发展。
基于改进BiLSTM-CRF模型的网络安全知识图谱构建
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMar. 2024Vol. 47 No. 62024年3月15日第47卷第6期0 引 言随着互联网技术的发展，企业的网络资产比重逐渐增大。
根据2022年中国互联网发展报告[1]显示，来自网络空间的安全威胁愈发严重，经济财产损失风险逐年攀升。
前沿网络安全防控智能化技术更注重于从全维度、多视角的方面来感知网络空间威胁，而挖掘企业各类网络攻击的关联性、策略、后果等要素能够有效地提升企业对网络安全运维管理的效率[2]。
知识图谱（Knowledge Graph, KG ）通过在特定领域海量数据中抽取的知识构建领域知识图谱，数据规模、特殊语义关系使其实用性变得更强[3]。
目前，企业内的网络空间中所存在的威胁知识大部分没有形成很好的知识组织，在面向企业的网络安全运维的场景下，缺少能够有效涵盖网络空间威胁信息、反映企业网络安全态势以及支撑辅助安全决策的知识图谱；开源的漏洞信息库和威胁信息库等大多都是半结构化知识，而企业日常的网络安全运维数据中又包含大量的结构化和非结构化的报告，这些异构数据难以被企业直接利用来进行网络空间的防护。
知识图谱能够有效地整合这些存在潜在联系的网络安全运维相关知识，将离散的多源异构数据通过基于深度学习的信息提取模DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.06.003引用格式：黄智勇，余雅宁，林仁明，等.基于改进BiLSTM‐CRF 模型的网络安全知识图谱构建[J].现代电子技术，2024，47（6）：15‐21.基于改进BiLSTM⁃CRF 模型的网络安全知识图谱构建黄智勇1，2， 余雅宁1， 林仁明2， 黄 鑫1， 张凤荔1（1.电子科技大学 信息与软件工程学院， 四川 成都 610054； 2.四川省市场监督管理局数据应用中心， 四川 成都 610066）摘 要： 针对网络安全领域的图谱构建任务，基于BiLSTM‐CRF 模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征，并结合多头注意力机制提取多层特征，最终在网络安全数据集取得了更优异的结果。
bilstm crf模型ner原理
bilstm crf模型ner原理BILSTM-CRF模型NER原理序言命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中一个重要的任务，可以从大量的文本数据中提取出有关人名、地名、组织机构名、时间、日期和数量等实体信息，对信息抽取、信息检索、信息聚类和信息推荐等领域都有着重要的应用，如金融信息提取、新闻热点分析、医学实体识别等。
目前NER的主流方法主要有规则模板、统计分析和深度学习等。
其中深度学习方法已经成为新一代的NER模型，取得了很好的效果。
本文简单介绍了深度学习NER模型BILSTM-CRF的原理，提供了一些相关的技术知识。
一、BILSTM-CRF概述BILSTM-CRF模型是将双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BILSTM）和条件随机场模型（Conditional Random Field，CRF）结合起来的一种模型，主要应用于序列标注任务中，如命名实体识别、词性标注、语义分析等。
该模型是在BILSTM 模型的基础上，增加了CRF层来提高模型的性能。
BILSTM-CRF模型的输入是一段文本序列，输出是相应的标签序列，其中标签用于表示文本中的实体或其他语言学信息。
在预测标签时，模型利用文本序列中的上下文信息，从而可以更准确地识别实体。
二、BILSTM模型BILSTM模型是一种适用于序列标注问题的神经网络模型，它可以从输入序列中抽取高纬度的特征信息，从而更好地捕捉上下文信息。
BILSTM模型由两个LSTM网络组成，一个向前LSTM和一个向后LSTM，其具体操作方式如下：在BILSTM中，输入序列首先通过前向LSTM和反向LSTM生成两个隐藏状态序列$h^{f}$和$h^{b}$，然后将两个隐藏状态序列连接起来，形成一个新的隐藏状态序列$h_{i}=[h^{f}_{i};h^{b}_{i}]$，其中“;”表示连接运算符。
基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型
doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2021.06.008基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型丁家伟1，刘晓栋2（1.中国人民公安大学侦查学院，北京 100038；2.中国人民公安大学治安与交通管理学院，北京 100038）摘 要：文章提出一种基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型。
该模型首先将标注后的语料输入ELECTRA模型，得到以字为颗粒度的状态转移特征；然后由CRF模型计算转移分数，判断当前位置与其相邻位置字符的实体标注组合；最后将该模型与BERT-CRF模型、RoBERTa-CRF模型进行对比。
实验结果表明，文中模型在运算效率上明显优于其他两种深度学习模型，且准确度、召回率和调和平均值并未有太大损失，可以很好地应用于电信网络诈骗案件的命名实体识别中。
关键词：命名实体识别；ELECTRA模型；电信网络诈骗中图分类号：TP309 文献标志码： A 文章编号：1671-1122（2021）06-0063-07中文引用格式：丁家伟，刘晓栋.基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型[J].信息网络安全，2021，21（6）：63-69.英文引用格式：DING Jiawei, LIU Xiaodong. Named Entity Recognition Model of Telecommunication Network Fraud Crime Based on ELECTRA-CRF[J]. Netinfo Security, 2021, 21(6): 63-69.Named Entity Recognition Model of Telecommunication NetworkFraud Crime Based on ELECTRA-CRFDING Jiawei1, LIU Xiaodong2(1. College of Investigation, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China;2. College of PublicSecurity and Traffic Management, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China)Abstract: This paper proposes a text named entity recognition model of telecommunication network fraud crimes based on ELECTRA-CRF. Firstly, the annotated corpus is input intoELECTRA model to obtain the state transition features with Chinese characters as granularity.And then CRF model is used to calculate the transfer score to determine the entity label groupof the character at the current position and its adjacent position. Finally, the BERT-CRF modeland RoBERTa-CRF model are compared through experiments. The experimental results showthat the text named entity recognition model proposed in this paper based on ELECTRA-CRFis significantly better than the other two deep learning models in operation efficiency, and theloss of the accuracy, recall rate and reconciliation average are very small. It can be well appliedto the named entity recognition of telecommunication network fraud crimes.基金项目：国家重点研发计划[2020YFC1522600]作者简介：丁家伟（1997—），男，山东，硕士研究生，主要研究方向为刑事侦查学；刘晓栋（1988—），男，山东，讲师，博士，主要研究方向为公安大数据、应急管理。
《自然语言处理技术与应用》课程标准
《自然语言处理技术与应用》课程标准一、课程概述（一)课程性质本课程是高等职业院校人工智能专业的专业核心课之一，是该专业的一门必修课，是一门理论和实践相结合的课程。
（二)课程任务本课程主要针对人工智能算法工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能技术支持工程师、人工智能训练师、数据标注工程师等岗位开设，主要任务是培养学生在自然语言处理的需求分析、方案制定、文本数据处理、文本分类聚类算法选型、应用的能力。
（三)课程设计思路本课程以高等职业院校“人工智能技术应用”专业的学生就业为导向，将教学内容与工作岗位对专业人才的知识要求与技能要求结合起来，将项目实践提升到一个较重要的位置，按照“理论—项目构建—项目实施”的组织结构进行课程设计。
本课程共分5个项目，分别是基础NLP、文本分类与聚类、情感分析、中文命名实体识别、机器翻译，通过5个项目系统介绍了自然语言处理的实践技术。
课程在介绍自然语言处理技术应用后，重点阐述自然语言处理技术的项目开发，突出了自然语言处理技术在实际项目中的应用。
在内容的编排上淡化了学科性，避免介绍过多偏深的理论，而注重自然语言处理技术在具体运用中的要点、方法和技术操作，逐层分析和自然语言处理技术进行实际项目的开发。
（四)前后续课程二、课程目标（一）总体目标本课程要求学习了解自然语言处理技术，培养学生具备高职人工智能技术专业所需要的自然语言处理的基本知识和技能，熟悉并能使用人工智能相关技术进行自然语言处理的相关操作，具备对人工智能技术领域出现的新技术、新思想进一步学习的能力。
希望通过本课程的学习，加深对自然语言处理技术的理解，为进一步研究和从事人工智能技术实践提供良好的基础和参考。
（二）具体目标1.知识目标1)了解常见的中文分词方法2)了解TF—IDF算法思想3)了解独热编码、Distributed representation、word2Vec、doc2vec的原理4)了解分类、聚类的方法5)了解情感分析方法6)了解命名实体识别的定义及过程7)了解机器翻译方法2.能力目标1)具备文本处理、解析、向量化的能力2)具备划文本分类与聚类的能力3)具备情感分析的能力4)具备中文命名实体识别模型构建和训练的能力5)具备中英翻译模型构建和训练的能力6)具备使用yolov3定位图片中文字区域的能力7)具备使用mediapie手势检测功能的能力3.素质目标1)培养谦虚、好学、勤于思考、认真做事的良好习惯———严谨的开发流程和正确编程思路；2)培养团队协作能力———相互沟通、互相帮助、共同学习、共同达到目标；3)提升自我展示能力———讲述、说明、表述和回答问题；4)培养自我学习能力———利用书籍或网络上的资料帮助解决实际问题。
基于CRFs的新闻网页主题内容自动抽取方法
２ １ 年 ３月 ０１
基 于 Ｃ ｓ的新 闻 网页主 题 内容 自动抽 取 方 法 ＲＦ
张 春元
（ 南 大学 信 息 科 学 技 术学 院 ， 南 海 口 ５ ０ ２ ） 海 海 ７２ ８
摘
要 ： 对 当 前 新 闻 网 页 主题 内 容 抽 取 方 法 较 少 利 用 网 页 块 之 间 关 联 特 性 这 一 问题 ， 出 了 一种 基 于 条 件 针 提
难度 ， 因而 十分有 必要 对 网页块 之 间的关联 特性 加 以利用 。有 鉴于此 ， 本文 在 网页分 块 的基础 上提 出一种
基于条 件 随机场 （ｏ ｄｔ ｎ ｌ ａ ｄ ｍ ｉ ｄ ， ＲＦ ）７ ｃｎ ｉ ｏ ａ ｒｎ ｏ ｆ ｌｓＣ ｓ Ｌ 的新 闻网页 主题 内容 自动抽 取方 法 。 ｉ ｅ
第２卷 ９
第 １ 期
广西师 范大 学学 报 ： 自然科 学版
Ｊｕｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ｏｍａ Ｕｎｖ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ｏ ｎ ｘ Ｎ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙＮａｕａ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｇｕ ｔ ｅ ｉ
Ｖｏ ＿ ９ Ｎｏ １ ｌ２ ．
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中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文 献 标 识 码 ： Ａ
文章 编号 ：０ １６ ０ （０ １ Ｏ一 １ ８０ １ ０ —６ ０ ２ １ ）ｌ０ ３ —５
在 网页设 计过 程 中 ， 们通 常按 块 来组织 网页 内容 ， 人 因此 不 少 Ｗｅ ｂ信 息抽 取方 法 基 于分 块 的策 略来 实 现新 闻 网页 主题 内容 的 自动 抽 取 ： 先 利 用 网页 中 ＨＴＭＬ标 签 的分 布 规律 、 首 层次 关 系 、 局特 性 或者 布 页 面的视 觉特 征将 网页切 割成 若干个 块 ， 后采 用 启发 式 规则 对 主题 内容块 和 噪声 内容 块 加 以识别 Ｌ ］ 然 １。 然而这 些方 法在 对 网页块 所属类 别识 别 时 ， 多 只基 于 网页块 自身特性 进 行分 析 ， 网页 块之 间存 在的关 大 对 联特性 却 较少利 用 。 现有新 闻 网页结 构 日趋复 杂 ， 不少 网站 甚 至在新 闻 网页主题 内容的段 落之 间也 植入 了 广告 内容 ， 使得 我 们在对 网页切 割时 往往 只能选 择较 小 的块 切分 颗粒 度 。 样做 虽然 可 以将 噪声 内容 和主 这 题 内容较 好地切 割开 来 ， 所得 网页 块一般 较 小 ， 但 单纯 依靠 块 自身特性 进 行块 的类别 识别 有 时存在 一定 的
基于深度学习和crf的新闻文章的观点提取
基于深度学习和crf的新闻文章的观点提取新闻文章的观点提取是句法分析领域的一个重要而又棘手的任务。
近年来，随着深度学习的发展，新闻文章的观点提取得到了极大的改善。
这种方法既可以捕获句子内部的更复杂的句法特征，也可以结合传统的条件随机场（CRF）模型来避免错误的预测，从而得到更好的结果。
观点提取是有关句子结构分析、文本挖掘和自然语言处理（NLP）的一个关键任务，用于从文本中提取作者的观点和个性信息。
它能够帮助新闻机构分析新闻报道中的主题和情绪，从而更好地把握文章内容，更加有效地发现重要信息，还可以改善新闻搜索引擎的准确性和效率。
使用深度学习技术来提取观点信息具有很多优点。
首先，深度学习具有高精度的参数估计和强大的准确度等优点。
在面对大量的新闻数据时，深度学习更能够有效地提取有价值的信息，更好地表达语义特性，并且能够获得更准确的观点提取结果。
此外，与一些传统的观点提取方法相比，深度学习方法的计算时间更短，处理速度更快。
结合CRF模型能够更好地提升观点提取的性能。
CRF模型是一种贝叶斯框架，可以处理潜在隐藏的情绪和意图的结合以及句子的结构约束，从而准确地捕获句子的语法特征，并且能够更好地控制模型的过度拟合问题和连续预测效果不当的问题。
首先，我们建立一个基于深度学习和CRF的模型来完成观点提取任务。
该模型包括三个部分：特征抽取模块，深度学习模块和CRF模块。
首先，我们使用特征抽取模块提取文本中的特征，包括句子的语义特征和语法特征。
然后，将抽取的特征送入深度学习模块中，使用深度神经网络（DNN）模型来进行特征表示，从而获取更复杂的句子语义信息。
最后，将深度神经网络的输出作为CRF模型的输入，使用CRF模型对文本中的观点进行标注，从而实现对新闻文章中观点的高效提取。
在实际应用中，基于深度学习和CRF的新闻文章观点提取模型可以在提取新闻报道中的主题和情绪，发现重要信息，优化新闻搜索引擎等方面发挥作用。
例如，基于该模型可以对报道的新闻事件进行评论，从而更好地把握文章内容，更加有效地发现重要信息，而且可以改善新闻搜索引擎的准确性和效率。
基于数据挖掘的新闻热点事件挖掘模型研究
基于数据挖掘的新闻热点事件挖掘模型研究随着互联网的发展，新闻的传播速度越来越快，数量也越来越多，这给人们的选择带来了巨大的压力。
在这个背景下，如何快速准确地了解新闻热点事件成为了人们所关注的问题。
基于数据挖掘的新闻热点事件挖掘模型能够帮助人们快速准确地获取新闻热点事件，为人们提供更好的选择。
本文将介绍数据挖掘技术在新闻热点事件挖掘中的应用，并探讨未来的研究方向。
一、数据挖掘技术在新闻热点事件挖掘中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术。
在新闻热点事件挖掘中，数据挖掘技术主要用于文本挖掘、情感分析、主题挖掘和时间序列分析等方面。
1.文本挖掘文本挖掘是数据挖掘技术中的一个重要分支，主要应用于文本分类、文本聚类和文本预测等方面。
在新闻热点事件挖掘中，文本挖掘主要用于新闻分类和新闻聚类。
新闻分类是将新闻按照不同的类别进行分类，如体育、教育、科技等。
在数据挖掘的帮助下，可以自动将新闻按照分类进行归类，使用户可以更快捷地获取自己所关注的新闻。
新闻聚类是将不同来源、不同时间、不同主题、不同观点的新闻进行聚类分析，从而形成一个整体的新闻报道。
在数据挖掘的帮助下，可以自动将相似的新闻进行聚类，为用户提供全面而又深入的报道。
2.情感分析情感分析是一种通过分析文本中的正向、负向和中性情感来评估文本情感的技术。
在新闻热点事件挖掘中，情感分析主要用于分析读者对新闻事件的态度和情感。
情感分析可以为人们提供一个快速了解读者对新闻事件的情感和态度的途径。
在一定程度上反映了社会舆论的倾向。
3.主题挖掘主题挖掘是一种从文本中识别主题的技术。
在新闻热点事件挖掘中，主题挖掘主要用于对新闻事件的主题进行识别和分析。
主题挖掘可以让人们更快速地获取新闻事件的主题信息，为用户提供准确的主题导向和报道。
4.时间序列分析时间序列分析是一种从时间序列数据中预测未来发展趋势的技术。
在新闻热点事件挖掘中，时间序列分析主要用于对新闻事件的发展趋势进行预测和分析。
基于深度学习和crf的新闻文章的观点提取
基于深度学习和crf的新闻文章的观点提取新闻文章的观点提取在新的认知任务领域有着重要的意义。
近年来，深度学习和条件随机场（CRF）在这一领域有着重要的作用。
本
文重点研究基于深度学习和CRF在新闻文章中观点提取上的应用。
首先，综述新闻文章中观点提取的研究背景。
新闻文章观点提取是一种新兴的文本挖掘技术。
它主要是指从新闻文章中抽取文本内容，然后分析其中的观点信息，以便进一步挖掘语义内容。
它是发现新闻文章的观点信息的关键技术，并且可以支持新闻文章的命题判断和新闻情感分析。
随后，阐述基于深度学习和CRF的新闻文章观点提取方法。
深度学习是一门基于神经网络的机器学习技术，它可以从非结构化的数据中挖掘潜在的模式和关系，它在新闻文章观点提取任务中得到了成功的应用。
CRF是一种半监督的学习算法，它利用潜在的序列特征，可以得到更完善的结果。
接下来，介绍基于深度学习和CRF的新闻文章观点提取的实验结果。
为了评估深度学习和CRF观点提取模型的效果，我们使用了公开的新闻文章数据，测试其观点提取的性能。
通过实验，我们得出结论，基于深度学习和CRF的新闻文章观点提取模型在准确率和召回率方
面都有不错的表现。
最后，本文总结了基于深度学习和CRF观点提取新闻文章的研究进展，并讨论了其优点和不足。
从实验结果来看，深度学习和CRF在新闻文章的观点提取任务上都有显著的改进，但仍然存在一些问题，
例如对新闻文章复杂语义的建模和对观点信息的抽取和表示。
基于机器学习的文本挖掘和分析技术研究
基于机器学习的文本挖掘和分析技术研究近年来，随着互联网的不断发展，大量数据的产生和积累，如何从海量的文本数据中快速、准确地提取有价值的信息已成为一个研究热点。
基于机器学习的文本挖掘和分析技术应运而生，并被广泛应用于商业领域、社交网络、政府机构等各个领域。
本文将详细探讨基于机器学习的文本挖掘和分析技术的研究进展、应用实践和未来发展趋势。
一、文本挖掘和分析技术的研究进展文本挖掘和分析技术是一种从文本数据中提取有效信息的技术手段，常用于分类、聚类、情感分析、实体提取等方面。
目前，文本挖掘和分析技术的研究进展主要集中在以下几个方面：1. 语言模型语言模型是自然语言处理的重要基础，它可以通过学习语言的规则和模式，对文本进行理解和分析。
目前，较为流行的语言模型有TF-IDF、LDA、Word2vec等。
其中，TF-IDF模型可以计算单词在文本中的重要程度，LDA模型可以进行主题分析，而Word2vec模型可以实现词向量的计算和单词的相似度计算。
2. 文本分类文本分类是一种将文本数据归类到预定义类别中的技术，它可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析等方面。
目前，较为流行的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
其中，朴素贝叶斯算法简单有效，适用于处理大规模文本数据，而支持向量机算法可以通过核函数实现非线性分类，精度较高。
3. 实体提取实体提取是从文本中提取实体（如人名、公司名、地名等）的过程，可以应用于信息抽取、关键词提取等方面。
目前，较为流行的实体提取算法有CRF、LSTM等。
其中，CRF算法可以将标签和特征信息进行联合建模，优化输出结果，而LSTM算法可以通过长短时记忆网络实现序列模式识别，精度较高。
二、应用实践基于机器学习的文本挖掘和分析技术已经被广泛应用于商业领域、社交网络、政府机构等各个领域。
以下分别介绍其具体应用实践：1. 商业领域在商业领域，文本挖掘和分析技术可以应用于市场调研、竞争情报、用户画像等方面。
新闻报道中的数据挖掘与分析技巧
新闻报道中的数据挖掘与分析技巧在当今信息爆炸的时代，新闻报道不再局限于传统的采访和撰写，数据挖掘与分析技巧的运用在新闻报道中变得愈发重要。
数据挖掘与分析技巧可以帮助新闻从海量的数据中发现有价值的信息和趋势，揭示事件的本质和真相。
本文将介绍新闻报道中的数据挖掘与分析技巧，并展示其在提高新闻质量和可信度方面的重要作用。
一、数据来源与收集数据挖掘与分析的第一步是确定数据来源并进行有效的收集。
对于新闻报道而言，数据来源多样，包括政府公开数据、社交媒体平台、各类研究机构的报告等。
新闻工作者应该根据报道的主题和需求，有选择地收集相关数据，遵循数据获取的合法合规原则。
二、数据清洗与整理收集到的原始数据需要经过清洗与整理，以消除重复、不完整、不准确等问题，保证数据质量。
数据清洗与整理的过程中，可以采用数据挖掘工具和技术来自动化处理，提高效率和准确性。
同时，清洗整理后的数据应根据需要进行分类、组织和存储，以便后续的分析和应用。
三、数据分析与探索数据挖掘与分析的核心是对数据进行深入的分析与探索。
新闻报道中的数据分析可以从多个角度进行，例如时序分析、地理分布分析、情感分析等。
通过运用合适的数据分析方法和技巧，新闻工作者可以发现数据中的模式和规律，并从中获取有价值的信息。
此外，可视化技术也可应用于数据分析中，通过图表和可视化效果直观地展示数据分析的结果，提高读者对新闻报道的理解和接受度。
四、数据挖掘与调研数据挖掘与分析技巧也可用于支持新闻报道中的调研工作。
在进行调研时，新闻工作者可以运用数据挖掘技术发现相关信息，了解事件的背景和相关主体的动态。
此外，数据挖掘还可以帮助新闻工作者发现事件的关联性和趋势，并通过分析结果为报道提供更全面和准确的观点。
五、数据可视化与传播数据挖掘与分析的结果应以易于理解和传播的形式呈现给读者。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图像和动画等可感知的形式，帮助读者更直观地理解数据的含义和背后的故事。
网络新闻话题演化模式挖掘
网络新闻话题演化模式挖掘赵旭剑;张立;李波;张晖;杨春明;喻琼;王耀彬【摘要】针对特定主题的新闻话题演化模式挖掘对于话题动态演化研究具有重要的研究意义和应用价值，能帮助人们清晰地梳理话题事件的来龙去脉，直观地展现话题演化轨迹的逻辑结构。
针对该需求，本文提出一种面向特定话题的网络新闻话题演化模式挖掘方法，拟从挖掘话题演化逻辑的角度出发，针对特定话题（矿难事件）进行话题演化一般规律的深入分析，对话题演变过程进行阶段化表示，建立话题演化模式。
实验结果表明，本文构建的特定话题演化模式具有较强的语义表达能力，符合话题逻辑。
%Patterns mining for topic evolution of topic-specific news is of great significance and value in the research on topic dynamic evolution. It can help people clearly sort out topics of the whole story and intuitively show the logical structure of the topic evolution track. According to the requirement, this paper proposes a pattern mining method for topic-specific news evolution. Firstly, this method takes the in-depth analysis to the general rules of the topic evolution for the specific topic from the logical point of view of the topic evolution discovery, and then studies the topic evolution stage representation to establish the topic evolution patterns. Experimental results show that the topic-specific evolution pattern constructed in this paper has strong semantic expression ability, and accords with the topic logic.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】6页(P1-6)【关键词】话题演化;演化模式挖掘;话题聚类;Text Rank【作者】赵旭剑;张立;李波;张晖;杨春明;喻琼;王耀彬【作者单位】西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010;西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳 621010【正文语种】中文【中图分类】TP391随着互联网的发展，网络资讯已进入人们生活中的方方面面，而网络新闻更以其独特的魅力在众多传统新闻方式中脱颖而出。
王贺—网络舆情监测-基于R语言的网络文本挖掘与数据可视化
第六届中国R语言会议（北京会场）
R 基 于
语言的网络文本挖掘与数据可视化
中国人民大学 统计学院 王贺
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install.packages("tm")
> doc <- c("Line one.", "Line two.") > Corpus(VectorSource(doc))
> Corpus(VectorSource("doc.txt"))
> Corpus(DirSource("c:/users/…")) # W> Cinodropwus(DirSource("/Volumes/HD/…")) # Mac
——刘思喆 2012/3/16
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谢谢！
中国人民大学统计学院 2010级本科 王贺 新浪微博：@王贺_RUC 电子邮箱： wang_12010305@
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基于CRFs的新闻网页主题内容自动抽取方法
基于CRFs的新闻网页主题内容自动抽取方法张春元【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(029)001【摘要】Most previous workson Web information extraction seldom use associations among Web page blocks. In order to solve this problem ,this paper proposes an automatic Web news content extraction approach based on conditional random fields (CRFs). Firstly,it parses a target news page to a DOM tree.After eliminating invalid nodes,pruning subtrees and deleting single nodes in the tree,it uses heuristic rules to segment the DOM tree to blocks and converts these blocks into a data sequence. Then,it defines feature functions to extract each block's own state features and neighbor blocks' category transition features. Finally,by labeling the data sequence based on CRFs,it identifies each block's category to extract the page's content. Experimental results indicate that this approach is precise and adaptable for Web news content extraction ,and importing associations among page blocks can improve Web news content extraction.%针对当前新闻网页主题内容抽取方法较少利用网页块之间关联特性这一问题,提出了一种基于条件随机场(CRFs)的新闻网页主题内容自动抽取方法.该方法首先将待抽取网页解析成DOM树,经过滤、剪枝以及压缩处理后,然后按照一定的启发式规则将DOM树切割成块并转换成为一个数据序列,再定义CRFs特征函数来提取各网页块自身状态特征和相邻块间类别转移特征,通过CRFs模型对数据序列进行类别标注来实现网页主题内容的抽取.实验表明,该方法对新闻网页主题内容的抽取具有较高检准率和较强适应能力,引入块间关联特性可改善新闻网页主题内容的抽取.【总页数】5页(P138-142)【作者】张春元【作者单位】海南大学,信息科学技术学院,海南,海口,570228【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于新闻网页主题要素的网页去重方法研究 [J], 王鹏;张永奎;张彦;刘睿2.基于机器学习的网页主题词自动抽取 [J], 张永奎;赵辄谦;陈鑫卿;白丽君3.新闻网页主题内容提取方法研究 [J], 罗永莲;秦振吉4.一种基于文本相似度的网页新闻标题自动抽取算法 [J], 何春辉5.基于BiLSTM-CRF的体育新闻主题词抽取方法 [J], 江逸琪; 赵彤洲; 柴悦; 高佩东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于主题模型的中外期刊文献挖掘对比研究
基于主题模型的中外期刊文献挖掘对比研究单国栋;肖彦翠;王皓【摘要】基于运用网络爬虫技术获取的《美国经济评论》和《经济研究》的Web 文本数据,从描述性分析和主题模型分析两个角度,分别对预处理后的数据进行对比.分析结果发现,《美国经济评论》和《经济研究》在主题内容上既有相同点,即主题均包含国民经济学、投资学和国际贸易学,亦存在不同之处,此结果为广大学者的研究提供了现实依据,并为《经济研究》的未来建设提供了合理参考.【期刊名称】《长春大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】7页(P23-29)【关键词】美国经济评论;经济研究;Web文本挖掘;分词;主题模型【作者】单国栋;肖彦翠;王皓【作者单位】长春大学理学院,长春130022;东北财经大学统计学院,辽宁大连116025;东北财经大学统计学院,辽宁大连116025【正文语种】中文【中图分类】TP391学术期刊是科教事业发展过程中的关注焦点之一，对学术期刊文献进行统计分析，有助于直观地分析我国的科学创新和技术创新水平。
如何从大量的期刊文本数据中发现有价值的信息，变得尤为重要。
本文选取经济类的国内期刊《经济研究》和国外期刊《美国经济评论》为代表，对其进行WEB文本挖掘，然后对内容作描述性分析和词频趋势分析，以及文本挖掘模型的对比化分析。
通过中外期刊对比，能够发现国内和国外相应领域目前的研究现状及关注热点的发展趋势，并且可以发现中文与英文分词方法的不同，同时为经济学者和读者的研究提供参考。
1 文本建模相关理论1.1 文本分词处理和去停止词及词根还原在进行文本挖掘之前，需要先对文本原始数据进行预处理。
而在文本预处理过程中，分词是最重要的一个环节。
对于英文文本，通过空格和标点很容易将文章拆分成词；但对于中文文本，文本分词的过程比较复杂，比较常用的中文分词方法包括：词典法[1]，隐马尔科夫过程[2]和CRF模型[3]。
通常一篇文本中的冠词、连词和介词等虚词以及在整个文本集中出现频率很高、但对区分类别作用不大的词，被称为停止词[4]。
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Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｆ ｉ ｎ ｄ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｕ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｆ ｒ ｏ ｍ ａ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ ｎ ｅ ｗｓ ，ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ
第 ３ １ 卷
第 ３期
中文信 息学 报
Ｊ （ ） ＵＲＮＡＬ ｏＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｅ Ｉ ＮＦＯＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＰＲＯＣＥＳ Ｓ Ｉ ＮＧ
Ｖｏ １ ．３ １，Ｎｏ ．３
Ｍ ａｙ ． ，２ ０１７
２ ０ １ ７年 ５月
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ３ — ０ ０ ７ ７ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ — ０ ０ ９ ４ — ０ ７
ＸＵ Ｊ ｉ ｎ ｇ ，ＹＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｒｅ ｎ ｍｉ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｃｈ ｉ ｎ ａ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ８ ７ ２，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
新 闻 主题 线 索 发 掘 方 法 。首 先 ， 根 据 新 闻主 题 线 索 句 的 识 别 规 则提 取 出相 关 特 征 ， 并 应 用 到 条 件 随机 场 模 型 中提
取 出 主题 线 索 句 ； 然后 ， 按 照 时 间 顺序 构 建 原 始 线 索链 ； 最后 ， 对语 义 相 近 的 原 始 线 索 链 进 行 合 并 处理 ， 获得 最 终 的 新 闻 主题 发展 脉 络 。 实验 结 果表 明 ， 该 方 法在 主题 线 索 句 识 别 上 有 较 好 的 效 果 ， 最 终 得 到 的 主 题 线 索 脉 络 能 够 较 清晰 地 展 现 新 闻发 展 趋 势 。
ｃ ｌ ｕ ｅ ｓ ｍｉ ｎｉ ｎｇ ｉ ｓ ｐｒ ｏｐ ｏｓ ｅ ｄ ｂ ａｓ ｅ ｄ ｏｎ ｔ ｈｅ Ｃｏ ｎｄｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ Ｒａ ｎｄ ｏｍ Ｆｉ ｅ ｌ ｄｓ ｍ ｏｄｅ １ ． Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｉ ｄｅ ｎｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｒ ｕｌ ｅ ｓ ０ｆ ｔ ｈｅ ｔ ｏｐｉ ｃ ｓ ｅ ｎｔ ｅ ｎ ｃ ｅ， ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｈａ ｒ ａｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｅ ｘｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｏｎ ｔ ｈ ｅ Ｃｏ ｎｄｉ ｔ ｉ ｏｎ ａｌ Ｒａ ｎｄ ｏｍ Ｆｉ ｅ ｌ ｄ ｍ ｏｄ ｅ １ ｔ Ｏ ｇｅ ｔ ｔ ｈｅ ｃ ａ ｎｄｉ ｄａ ｔ ｅ ｔ ｏ ｐｉ ｃ ｓ ｅ ｎｔ ｅ ｎｃ ｅ ｓ ． Ｔ ｈｅ ｎ ｔ ｈｅ ｌ ｅ ｘ ｉ ｃ ａｌ ｃ ｈ ａｉ ｎｓ ｏｆ ｔ ｏｐ ｉ ｃ ｃ ｌ ｕｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｂｕ ｉ ｌ ｔ ｂｙ ｃ ｈｒ ｏ ｎｏｌ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ ｏｒ ｄｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｌ ｅ ｘｉ — ｃ ａｌ ｗｅ ｉ ｇｈｔ ． Ｆｉ ｎａ ｌ ｌ ｙ ｔ ｈｅ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｃ ｌ ｕｅ ｃ ｈａ ｉ ｎｓ ｉ ｎ ｓ ｅ ｍａ ｎｔ ｉ ｃ ｎｅ ｅ ｄｅ ｄ ｔ Ｏ ｂ ｅ ｍｅ ｒ ｇｅ ｄ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｗ ｈｏ ｌ ｅ ｄｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎｔ ｃ ｏ ｎｔ ｅ ｘｔ ｏｆ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｎｅ ｗｓ ｃ ａ ｎ ｂｅ ｄ ｅｓ ｃ ｒ ｉ ｂｅ ｄ ． Ｔｈｅ ｅ ｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎｔ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｓ ｈｏ ｗ ｔ ｈｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖｅ ｓ ａ ｇｏ ｏｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍ ａｎ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｔ ｏｐ ｉ ｃ ｃ ｌ ｕｅ ｓ ｅｎ ｔ ｅ ｎｃ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａｎ ｄ ｔ ｈｅ ｔ ｏ ｐｉ ｃ ｃ ｌ ｕｅ ｃ ｈａ ｉ ｎｓ ｏ ｂｔ ａ ｉ ｎｅ ｄ ｃ ａ ｎ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｓ ｈｏｗ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎｄ ｏｆ ｎ ｅ ｔ — ｗｏｒ ｋ ｎｅ ｗｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ ：ｔ ｏ ｐｉ ｃ ｃ ｌ ｕ ｅ； ｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｒ ａ ｎｄｏ ｍ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄｓ；ｃ ｌ ｕｅ ｃ ｈ ａｉ ｎ
关 键 词 ：主 题 线 索 ； 条件随机场 ； 线 索链 中图 分 类 号 ：ＴＰ３ ９ １ 文 献 标 ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｎｅ ｗｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｒａ ｎ ｄ ｏ ｍ Ｆｉ ｅ ｌ ｄ ｓ
基于 Ｃ ＲＦ模 型 的 网 络 新 闻 主 题 线 索 发 掘 研 究
徐 静 ， 杨 小 平
（ １ ．中 国人 民 大 学 信 息 学 院 ，北 京 １ ０ ０ ８ ７ ２ ； ２ ．中华 女 子 学 院 计 算 机 系 ， 北京 １ ０ ０ １ ０ １ ） 摘 要 ：为 了准 确 挖 掘 出 同一 主 题 的 大量 网络 新 闻 的 线 索发 展 脉 络 ， 该 文 提 出 了一 种 基 于 条 件 随 机 场 模 型 的 网络