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针对互联网上论坛和新闻网站发布的海量自然语言文本，该文设计一个话题识别与跟踪系统，将海量的数据分类整理并聚合形成各个话题。该系统的核心采用SVM方法进行文本分类，基于知识库和网络流算法实现话题的聚合，测试结果表明，文章分类的正确率达到92％，聚类的正确率达到88％，具有较高的应用价值。
互联网话题识别与跟踪系统设计及实现
【摘 要】
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针对互联网上论坛和新闻网站发布的海量自然语言文本，该文设计一个话题识别与跟踪系统，将海量的数据分类整理并聚合形成各个话题。该系统的核心采用SVM方法进行文本分类，基于知
【机 构】
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复旦大学计算机科学与工程系,复旦大学信息化办公室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年19期
【基金项目】
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上海市科委基金资助项目“上海网络舆情预警检测核心技术研究与应用”（055115030）
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