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基于注意力机制的新闻事件检测研究与应用

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新闻事件检测是自然语言处理任务中的一项任务.新闻事件检测旨在从新闻文本数据流中检测出新闻事件并给出事件主题.人工构建新闻事件的特征费时费力.传统的新闻事件检测方法是根据新闻事件之间的空间距离检测新闻事件,对于不同的新闻事件相似度较高时,容易误判为同一事件.针对上述问题,论文提出基于注意力机制的双向长短记忆网络构建新闻事件检测模型,通过深度学习学习新闻文本深层次的特征并且基于新闻事件检测模型构建新闻事件建模应用系统.实验表明论文方法在准确率、召回率优于传统方法,可对新闻事件准确识别.
Research and Application of News Event Detection Based on Attention-BiLSTM

张秀华、云红艳、贺英、胡欢

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青岛大学计算机科学技术学院 青岛 266071

青岛大学电子信息学院 青岛 266071

新闻事件检测 注意力机制 双向长短记忆网络 WEB应用

国家重点研发计划

2016YFB1001103

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.021

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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