基于NEWSML的新聞專題的組織和生成.pdf

1、網絡新聞專題的開展已經如火如荼,如何才能更準確、更快捷向網民提供及時的新聞專題資料是一個值得研究的問題.而如果要作到這一點就應該實現新聞事件專題的自動組織.在該文中,作者在國內新聞單位將普遍采用NEWSML新聞標識語言統(tǒng)一規(guī)范發(fā)稿格式的前提基礎上,提出了采用文本挖掘方法來對新聞專題的進行組織和生成.我們在進行新聞事件相關專題組織時,是無法僅僅依靠和局限于一家媒體的報道材料,但目前,各新聞單位的發(fā)稿、排版的格式又不盡相同,因而我們希望在N

2、EWSML這樣的新聞標識語言的作用下,對來自不同新聞單位、以及大量網絡上的新聞信息資料匯總分類,這樣就解決了新聞資料的來源問題,也就是解決了"巧婦難為無米之炊"的問題了.信息資源的有效組織和利用在很大的程度上決定于通過某種標準化的知識描述語言和規(guī)范化,建立各種信息資源之間的信息交換模式和用戶的信息共享模式,然后通過智能化的搜索引擎面向用戶需求,提供個性化信息服務.這篇論文詳細介紹了國內重要新聞單位——新華社的新聞信息是如何生產出來并進入

3、數據庫的整個流程,并對元數據是怎樣對新聞進行標引的也作出闡釋.經過規(guī)范標引的數據庫,新聞數據可以形成多維的、粒度極細的標準信息模塊(單元),為數據庫實現用戶個性化信息跟蹤和推送服務打下了基礎,這也為我們新聞專題的自動組織和生成創(chuàng)造了良好的環(huán)境.為了解決對新聞文檔人工分類的問題,專題的生成構造涉及了新聞事件的探測以及對新聞事件的跟蹤;特別地,該文對生成的新聞事件如何進行組織和管理,得到專題事件的來龍去脈做了較為詳盡的研究,同時對新聞事件的