抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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インターネット連続加速の発展に伴い,人々はニュース事象を得るネットワークニュースは徐々に不可欠な源となっている。ネットワークニュースからのコアニュース事象を得ると社会の動的情報をどうとらえるか徐々に人々が関与していることを問題の一つとなっている。ネットワークニュースの特徴を研究し,重要な要素認識に基づくイベント検出アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは単一パスアルゴリズムに基づいており,それから簡易原理を継承していた。さらに,アルゴリズムは重要な要素認識,事象検出における即時性と精度の要求を満たすと結合させた。特徴語選択における名前付きエンティティ認識と品詞タグ付けを採用し,ベクトルの時間的特性を用いたベクトル空間モデルを組合せ,事象のベクトル空間を輸入されたクラスタ化の品質を改善した。実験結果により,このアルゴリズムの有効性と実用性を証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】