结合深度学习与非参数先验的自动新闻事件提取与新闻主题建模技术研究

项目名称： 结合深度学习与非参数先验的自动新闻事件提取与新闻主题建模技术研究

项目编号： No.61402401

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 汤斯亮

作者单位： 浙江大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 互联网改变了人们接受与传播信息的方式，极大地促进了新闻的快速传播与扩散，并为了解、分析与预测新闻事件要素（时间、地点、人物、事情等）对事件发展演变的作用提供了大量素材。本项目面向具有跨媒体特性的网络热点新闻报道，采用以概率建模为主，结合知识标引、深度学习、非参数先验、多模态数据建模、主题演化等机器学习与数据挖掘领域的最新技术，最终实现自动新闻要素抽取与热点新闻事件、主题建模。

中文关键词： 概率主题建模；深度学习；贝叶斯非参数；知识库；跨媒体

英文摘要： The internet has changed the way people receive and produce information. It also greatly facilitates the propagation and diffusion of news events, produces vast amount of materials for investigating the interaction between the essential factors of news an

英文关键词： Probabilistic topic modeling；Deep learning；Bayesian nonparametric；Knowledge base；Cross-media