【摘 要】
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随着大量网络协同讨论平台的产生，讨论的参与者已经突破了地域的限制，讨论的内容与深度也随之爆炸性的增长。如何在含有大量冗余信息的讨论中，快速找到讨论的核心与当前热点
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009
【出 处】
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全国第22届计算机技术与应用(CACIS)学术会议暨全国第3届安全关键技术与应用(SCA)学术会议
论文部分内容阅读
随着大量网络协同讨论平台的产生，讨论的参与者已经突破了地域的限制，讨论的内容与深度也随之爆炸性的增长。如何在含有大量冗余信息的讨论中，快速找到讨论的核心与当前热点话题，是推进讨论快速进行的关键。本文提出一种观点影响度分析方法，通过基于How-net语义词典的语义相似度分析方法，帮助讨论观点自动分类，并通过可视化手段将观点之间的影响程度实时展现出来，辅助人们在杂乱的讨论过程中把握中心观点和当前热点。
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