话题检测与跟踪任务中的话题跟踪研究

作     者：张海川 李胜东 石俊涛 吴建伟 王元 ZHANG Haichuan;LI Shengdong;SHI Juntao;WU Jianwei;WANG Yuan

作者机构：廊坊燕京职业技术学院计算机工程系河北廊坊065200 廊坊燕京职业技术学院机电工程系河北廊坊065200 

出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)

年 卷 期：2022年第34卷第11期

页      面：151-153页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：廊坊市科技支撑计划项目(项目编号:2021011024) 

主　　题：话题跟踪 文本分类算法 话题检测与跟踪(TDT) 

摘      要：话题检测与跟踪(Topic Detection and Tracking,TDT)任务是对互联网热门话题和敏感话题进行信息处理,受到了研究者的广泛关注。其中,它的子任务之一是话题跟踪任务,即跟踪热门话题和敏感话题。话题跟踪任务的关键技术是话题/报道表示模型和文本分类算法。因此,本文主要研究话题跟踪关键技术,分析关键技术的优缺点,并采用话题/报道表示模型表示话题和报道,同时利用文本分类算法判断报道与话题的相关性以跟踪同类话题,采用话题检测与跟踪评测方法评估话题跟踪结果,设计通用的话题跟踪系统。研究结果表明,该系统具有良好的应用前景。