文献类型：期刊文章

作　　者：闵可锐[1] 赵迎宾[1] 刘昕[1] 赵泽宇[2] 闫华[2]

机构地区：[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433 [2]复旦大学信息化办公室,上海200433

出　　处：《计算机工程》

基　　金：上海市科委基金资助项目"上海网络舆情预警检测核心技术研究与应用"(055115030)

年　　份：2008

卷　　号：34

期　　号：19

起止页码：212-214

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对互联网上论坛和新闻网站发布的海量自然语言文本,该文设计一个话题识别与跟踪系统,将海量的数据分类整理并聚合形成各个话题。该系统的核心采用SVM方法进行文本分类,基于知识库和网络流算法实现话题的聚合,测试结果表明,文章分类的正确率达到92%,聚类的正确率达到88%,具有较高的应用价值。

关 键 词：话题识别与跟踪 信息检索 支持向量机 分类  聚类

分 类 号：TP393]