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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所;武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于事件权威影响力计算的流聚类故事生成方法，属于社交媒体数据挖掘与分析技术领域。本发明首先对推文数据进行清洗、分割、分词及词性标注等预处理操作；然后对经过预处理后的推文数据进行权威影响力计算；最终基于推文事件权威影响力筛选排序进行流聚类生成不同故事类簇。本发明针对海量推文数据的涌现难以聚焦事件关键信息的问题，通过对推文数据构建权威影响力计算排序优化Single‑Pass算法，实现更为简明清晰的故事生成，为下游的热点事件分析等应用提供有力的支撑。
主权项：1.一种基于事件权威影响力计算的流聚类故事生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从社交网络平台获取推文数据并进行预处理，包括对推文数据进行清洗和切分，对推文中的模糊事件进行校准并结构化表达和对相似度高的推文语句进行去重；步骤2，对预处理后得到的短文本数据集，计算事件权威影响力，抽取其中传播影响力及事件权威力度强的推文集合，构建初始代表性事件集合；步骤3，采用基于Transformer算法的词嵌入算法，将初始代表性事件数据集的非结构化的文本数据转化为结构化数据，基于事件权威影响力对代表性事件集合中的事件进行排序；步骤4，利用GeoSingle-Pass流聚类算法对代表性事件集合进行聚类簇的抽取，得到故事抽取结果，实现基于事件权威影响力计算与流聚类的故事生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 武汉大学 一种基于事件权威影响力计算的流聚类故事生成方法
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