典型文献
融合近邻标题图的涉案新闻话题发现
文献摘要：
针对涉案舆情领域同一案件下不同话题的新闻文档要素信息较为接近,已有的话题发现方法不能很好地进行表征和区分的问题,提出融合近邻标题图的涉案新闻话题发现方法.在话题发现的过程中引入标题的关联关系,构建近邻标题图,通过图卷积网络提取标题的全局特征,同时使用深度网络提取文档的局部特征,加入到标题的编码过程中去,更好地实现聚类.实验结果表明,联合标题和文档进行话题建模可以提升涉案新闻话题发现的准确性指标.
文献关键词：
涉案新闻;话题发现;要素信息;聚类;近邻标题;图卷积;预训练模型
中图分类号：
作者姓名：
卢天旭;余正涛;黄于欣
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500;昆明理工大学 云南省人工智能重点实验室,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]卢天旭;余正涛;黄于欣-.融合近邻标题图的涉案新闻话题发现)[J].计算机工程与设计,2022(05):1249-1257
A类：
近邻标题,提取标题
B类：
题图,涉案新闻,新闻话题,话题发现,舆情,一案,文档,要素信息,关联关系,图卷积网络,全局特征,使用深度,深度网络,局部特征,行话,预训练模型
AB值：
0.216828
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