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[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统的词特征抽取方法在聚类结果上具有更好的话题簇识别能力和簇描述能力。 相似文献
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为解决高等院校在电工学实验中理论与实践相脱节的问题,提出了基于仿真与原型实现相结合的电工学实验方法并给出综合实验的实例分析。根据实验要求进行理论设计与仿真。借助ELVIS硬件平台对电路进行实际的搭建与测量,并对仿真结果进行比较。该综合实验增强了学生的感性认识,培养了学生解决实际问题的能力。 相似文献
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