基于術(shù)語間本體關(guān)聯(lián)度的文檔相關(guān)度研究

〔摘要〕提出了一種基于術(shù)語間本體關(guān)聯(lián)度的文檔相關(guān)度計算方法，該方法利用樹狀本體結(jié)構(gòu)計算術(shù)語間基于本體的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過術(shù)語組間的本體關(guān)聯(lián)度得到兩組詞語的本體關(guān)聯(lián)關(guān)系，最后結(jié)合文檔標(biāo)引詞的權(quán)重計算兩個文檔的相關(guān)度。新方法從本體的角度將語義信息融入傳統(tǒng)向量空間模型，提高了文檔相關(guān)度計算的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)選取計算機(jī)領(lǐng)域本體作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對新方法和傳統(tǒng)方法進(jìn)行綜合對比評測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了新方法的有效性和合理性。

〔關(guān)鍵詞〕本體；術(shù)語關(guān)系；文檔相關(guān)度

文檔相似度或相關(guān)度的計算早已成為數(shù)據(jù)挖掘和信息提取領(lǐng)域中的基本問題，是文本處理的核心[1-3]。傳統(tǒng)的文檔相似度計算方法主要包括基于向量空間模型方法，基于集合運(yùn)算模型方法[4]，基于文檔結(jié)構(gòu)方法[5]和基于引文圖方法[6]等，其中以向量空間模型方法最為常見，后兩種方法偏重于研究文檔間結(jié)構(gòu)的相似程度。

4結(jié)語

輿情強(qiáng)度評測指標(biāo)體系對于高校輿情工作來說，具有預(yù)警、參考、統(tǒng)計3個方面的作用。首先，高校可以將本體系的最終得分進(jìn)行分段，在日常輿情監(jiān)測過程中，按照以上體系通過軟件進(jìn)行輿情自動化分析，一旦發(fā)現(xiàn)輿情熱度指數(shù)達(dá)到相應(yīng)數(shù)值就啟動藍(lán)色、黃色、橙色、紅色預(yù)警，并隨之啟動相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。其次，高校可以通過分析該體系的每一項(xiàng)指標(biāo)得分和走勢，根據(jù)第二部分提出的建議予以針對性的應(yīng)對，以提高輿情應(yīng)對的及時性和科學(xué)性。最后，高校還可以通過該體系定期統(tǒng)計涉及本校的輿情走勢，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，增強(qiáng)輿情應(yīng)對的預(yù)見性。當(dāng)然，本研究也有很多不足，如評測指標(biāo)的確立，以及指標(biāo)分值的設(shè)置都有值得商榷的地方，如隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，新興媒介層出不窮，它們對于輿情熱度的影響還尚待研究；此外，媒介激烈競爭造成不同類型媒介影響力的此消彼長，需要高校經(jīng)常更新相關(guān)指標(biāo)權(quán)重數(shù)據(jù)，才能做到盡可能準(zhǔn)確。這些問題都有待進(jìn)一步研究加以改善。

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（本文責(zé)任編輯：孫國雷）