【摘 要】
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新事件检测（NED）的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用，采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率（TF—IDF）模型进行改
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60475022);山西省自然科学基金资助项目(20041041);山西省回国留学人员基金资助项目(2002004)
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新事件检测（NED）的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用，采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率（TF—IDF）模型进行改进，并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息，分别对内容相似度、时间相似度和地点相似度进行计算，并将三者结合来检测新事件。实验证明这种方法有效。
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