路 暢 何震瀛 荊一楠 王曉陽

1(復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院 上海 201203)2(上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(復(fù)旦大學(xué)) 上海 200433)3(上海智能電子與系統(tǒng)研究院 上海 201203)

0 引 言

高效、快速地獲取熱點(diǎn)詞匯在新聞話題追蹤[1]、金融市場分析[2]、商業(yè)智能[3]以及社會(huì)輿情監(jiān)測[4]等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。作為話題檢測與追蹤的核心任務(wù)之一，熱點(diǎn)詞匯(以下簡稱為熱詞)提取是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

對(duì)語料庫中的關(guān)鍵詞及包含關(guān)鍵詞的短語、句子進(jìn)行聚類，是提取熱點(diǎn)話題的一個(gè)重要手段。但在實(shí)際應(yīng)用中，為了了解不同約束條件下的熱詞情況，用戶經(jīng)常查看不同過濾條件下的熱詞，以了解不同時(shí)間區(qū)域內(nèi)的熱詞。因此，對(duì)關(guān)鍵詞提取方法的效率進(jìn)行優(yōu)化，能有效提高熱詞檢測的效率。

針對(duì)熱詞提取，業(yè)界已開展了大量研究工作。Krulwich等[5]利用啟發(fā)式規(guī)則抽取文檔中重要的詞和短語。Salton[6]提出了TF-IDF算法，刻畫了詞匯對(duì)于語料庫或其中一份文檔的重要性。Bun等[7]改進(jìn)了TF-IDF算法可能將更高的權(quán)重賦予語料庫中出現(xiàn)較少的詞匯的不足，提出了TF*PDF算法，將更高的權(quán)重賦予出現(xiàn)在多個(gè)文檔中的詞匯，以提取整個(gè)語料庫的關(guān)鍵詞和熱點(diǎn)話題。遲呈英等[8]引入了話題權(quán)重，并將其與TF*PDF結(jié)合，以更全面地反映話題的熱度分布情況。趙志洲等[9]提出了EHWE算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，在一定程度上優(yōu)化了TF*PDF的計(jì)算過程。但是這些算法的一些共同不足是：

① 僅考慮整個(gè)語料庫在某個(gè)時(shí)間區(qū)間關(guān)鍵詞，未考慮不同偏好的用戶對(duì)不同類別新聞等的查詢需求。

② 面向挖掘任務(wù)，時(shí)間復(fù)雜度較高，當(dāng)用戶不斷地更改查詢條件(類別和時(shí)間區(qū)間)時(shí)，算法需要對(duì)詞頻和包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)進(jìn)行重復(fù)計(jì)算，無法滿足用戶對(duì)于關(guān)鍵詞提取的在線查詢的需求。

在實(shí)際應(yīng)用中，為了進(jìn)行新聞追蹤，用戶需要對(duì)一組特定的詞匯進(jìn)行查詢，以尋找這組詞匯能夠成為熱點(diǎn)詞匯所處的最長時(shí)間范圍。這要求算法不斷地更新查詢條件，使用TF*PDF算法查詢關(guān)鍵詞，以判斷該組特定詞匯是否滿足成為關(guān)鍵詞的條件。而由于上述的不足，傳統(tǒng)的TF*PDF算法無法快速、高效地對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢，以滿足用戶在線查詢的需求。

為此，本文對(duì)如何有效地使用TF*PDF算法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行快速提取進(jìn)行研究。關(guān)鍵詞在線提取的兩個(gè)核心研究問題是：① 區(qū)分不同類別的新聞，以面向不同偏好的用戶；② 在用戶不斷調(diào)整查詢新聞的類別、時(shí)間區(qū)間的條件下，快速、高效地對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取。因此，設(shè)計(jì)在類別、時(shí)間兩個(gè)維度上對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行在線查詢的方法依然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。針對(duì)上述傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)，本文將TF*PDF算法與Prefix Cube結(jié)合，優(yōu)化TF*PDF算法的詞頻統(tǒng)計(jì)、包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)統(tǒng)計(jì)的過程，提出一種高效地對(duì)二維新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取并查詢最大時(shí)間范圍的方法(PCTF)，以根據(jù)用戶提供的詞匯，快速尋找這些詞匯能夠成為熱點(diǎn)詞匯的最大區(qū)域。

1 相關(guān)研究

本文所使用的主要符號(hào)如表1所示。

表1 符號(hào)說明

1.1 話題檢測與追蹤

話題檢測與追蹤(TDT)的研究始于1996年[10]，旨在從大量的新聞數(shù)據(jù)流中發(fā)現(xiàn)并追蹤新興事件和話題。一個(gè)話題由一個(gè)種子事件或活動(dòng)以及與其直接相關(guān)的事件或活動(dòng)組成[11]。熱門話題是指在一段時(shí)間內(nèi)，在某個(gè)領(lǐng)域受到人們廣泛關(guān)注和討論的話題，同時(shí)該話題被多個(gè)媒體廣泛報(bào)道。熱點(diǎn)話題檢測與追蹤是指發(fā)現(xiàn)在一定時(shí)期內(nèi)的熱門話題，并在此基礎(chǔ)上判斷后續(xù)新聞報(bào)道與該話題的相關(guān)性，從而實(shí)現(xiàn)追蹤功能。

國內(nèi)外學(xué)者在TDT的基礎(chǔ)上提出了許多熱門話題檢測和追蹤的方法，其中一種流行的方法是基于詞匯權(quán)重，檢測文章內(nèi)容中關(guān)鍵或具有代表性的詞匯。常用的方法有Salton等提出的TF-IDF算法[6]，另一個(gè)是Bun等提出的TF*PDF算法[7]。與TF-IDF方法相比，TF*PDF算法將更多的權(quán)重賦予在整個(gè)語料庫中出現(xiàn)頻率較高的詞匯，因此，TF*PDF算法提取的關(guān)鍵詞能夠更好地反映話題的熱度，更適用于整個(gè)語料庫上的熱點(diǎn)詞匯提取。

1.2 TF*PDF算法

在傳統(tǒng)的TF*PDF算法中，某個(gè)詞匯在單個(gè)新聞渠道的權(quán)重與其在該渠道的詞頻成線性正相關(guān)，且與該渠道中包含該詞匯的文檔數(shù)成指數(shù)正相關(guān)。單詞在所有渠道中的權(quán)重為其在單個(gè)渠道中權(quán)重之和，其計(jì)算過程如下所示：

(1)

(3)

TF*PDF通過計(jì)算詞匯的詞頻以及包含該詞匯的文檔數(shù)，來尋找大多數(shù)渠道中能夠代表熱點(diǎn)話題的關(guān)鍵詞。當(dāng)用戶改變查詢的時(shí)間或類別區(qū)間時(shí)，TF*PDF算法需要遍歷區(qū)間內(nèi)的文檔，來計(jì)算詞匯在該區(qū)間內(nèi)的詞頻和包含該詞匯的文檔數(shù)，導(dǎo)致了大量的重復(fù)計(jì)算，使得傳統(tǒng)的TF*PDF算法無法滿足用戶頻繁改變查詢條件的需要。

2 問題定義

本文研究的主要問題為如何根據(jù)用戶給定的一組詞匯，快速尋找這組詞匯能夠成為熱點(diǎn)詞匯所處的最長時(shí)間區(qū)間。

定義1(時(shí)間區(qū)間T(a,b)) 語料庫的一個(gè)時(shí)間區(qū)間T(a,b)={ta,ta+1,…，tb}，其中ti表示語料庫的第i個(gè)時(shí)間間隔，也即語料庫中最小的時(shí)間單位。特殊地，T(1,Nt)表示語料庫中的整個(gè)時(shí)間區(qū)間，其中Nt表示語料庫中包含的全部時(shí)間間隔。

定義2(類別樹G) 語料庫中的新聞具有類別屬性，所有的類別構(gòu)成了一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)G。G中的一個(gè)子類別gci={gcx,gcx+1,…,gcy}，其中g(shù)cj表示類別gci的第j個(gè)子類別。

定義3(類別區(qū)間G(x,y)) 類別樹G的所有葉子節(jié)點(diǎn)被定義為{g1,g2,…,gNg}，則一個(gè)類別區(qū)間G(x,y)={gx,gx+1,…,gy}。特殊地，G中的每一個(gè)子類別gc都構(gòu)成一個(gè)類別區(qū)間。

定義4(詞匯列表L) 語料庫中的一個(gè)詞匯列表Lmn={Lwmn}={(w,Fwmn,dwmn)|w同時(shí)出現(xiàn)在gm和tn}，其中w是一個(gè)詞匯，F(xiàn)wmn是w在gm和tn中所有文檔的詞頻，dwmn是在gm和tn中包含w的文檔數(shù)。

定義5(基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)s) 用于存儲(chǔ)一個(gè)語料庫的一個(gè)基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)s={Lmn|1≤m≤Ng,1≤n≤Nt}。

定義6(Top-k熱詞Y) 所有語料庫在某個(gè)時(shí)間區(qū)間T(a,b)和一個(gè)子類別gc的Top-k熱詞為一個(gè)詞匯集合Y={w1,w2,…,wk}，且對(duì)于該區(qū)間的詞匯w∈Y,w′?Y，有Weightw≥Weightw′。

基于以上的定義，本文研究的主要問題的形式化定義如下：

定義7(熱詞最長時(shí)間區(qū)間查詢)

給定一組詞匯W={w1,w2,…,wl}，G中的一個(gè)子類別gc，查詢初始時(shí)間間隔ta，正整數(shù)k，尋找一個(gè)最長的時(shí)間區(qū)間T(a,b)，對(duì)?w∈W,?i∈(a,b)，在T(a,i)中，有w∈Y。

3 基于改進(jìn)TF*PDF的熱詞最長區(qū)間查詢方法

3.1 PC:Prefix Cube

文獻(xiàn)[12]使用Prefix Sum技術(shù)提出了一個(gè)名為Prefix Cube(PC)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。給定存儲(chǔ)一個(gè)語料庫的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)s，首先計(jì)算其中一個(gè)詞匯w詞頻Fw的Prefix Cube表示為:

(4)

對(duì)于一個(gè)時(shí)間區(qū)間T(a,b)和一個(gè)子類別gc=G(x,y)，w在這個(gè)區(qū)間內(nèi)的詞頻Fw可以通過FPC快速計(jì)算：

FPCw(y,b)-FPCw(y,a-1)-

FPCw(x-1,b)+FPCw(x-1,b-1)

(5)

式(5)表明，F(xiàn)w在區(qū)間T(a,b)和子類別gc=G(x,y)構(gòu)成的二維區(qū)間內(nèi)的詞頻可以通過該二維區(qū)間頂點(diǎn)的FPCw來快速計(jì)算，從而避免了對(duì)該二維區(qū)間內(nèi)的全部文檔進(jìn)行迭代計(jì)算。

DPCw和FPCw同樣具有式(5)所示的性質(zhì)，在區(qū)間T(a,b)和子類別gc=G(x,y)構(gòu)成的二維區(qū)間，有:

DPCw(x-1,b)+DPCw(x-1,b-1)

(7)

當(dāng)x=y=m，a=b=n時(shí)，式(5)和式(7)可變化為：

Fw=FPCw(m,n)-FPCw(m,n-1)-

FPCw(m-1,n)+FPCw(m-1,n-1)=Fwmn

(8)

dw=DPCw(m,n)-DPCw(m,n-1)-

DPCw(m-1,n)+DPCw(m-1,n-1)=dwmn

(9)

因此，可以通過迭代的方式來計(jì)算FPCw和DPCw：

FPCw(m,n)=FPCw(m,n-1)+FPCw(m-1,n)-

FPCw(m-1,n-1)+Fwmn

(10)

DPCw(m,n)=DPCw(m,n-1)+DPCw(m-1,n)-

DPCw(m-1,n-1)+dwmn

(11)

式中：FPCw(1,1)=Fw11,DPCw(1,1)=dw11。因此FPCw和DPCw可以通過迭代的方式進(jìn)行構(gòu)建，而不需使用式(4)和式(6)對(duì)已經(jīng)計(jì)算出的所有元素進(jìn)行循環(huán)計(jì)算。接下來，將FPCw和DPCw合并，以構(gòu)建出w的Prefix Cube：PCw。最后對(duì)所有的單詞進(jìn)行迭代計(jì)算，以構(gòu)建出整個(gè)語料庫存儲(chǔ)s的Prefix Cube：PC。

對(duì)PC的構(gòu)建算法的詳細(xì)描述如算法1所示。

算法1構(gòu)建PC

ConstructPC(s,Nt,Ng,Q)

輸入：語料庫的基本存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)s，時(shí)間間隔個(gè)數(shù)Nt，類別樹的所有葉子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)Ng，全部詞匯Q

輸出：所有單詞的Prefix Cube：PC

1:Forw∈QBegin

2: FetchFw11,dw11froms;

3: FPCw(1,1)=Fw11,DPCw(1,1)=dw11;

4:Form∈(1,Ng)Begin

5:Forn∈(1,Nt)Begin

6:FetchFwmn,dwmnfroms;

7:FPCw(m,n)=FPCw(m,n-1)+FPCw(m-1,n)-

FPCw(m-1,n-1)+Fwmn;

8:DPCw(m,n)=DPCw(m,n-1)+DPCw(m-1,n)-

DPCw(m-1,n-1)+dwmn;

9:PCw(m,n)=(w,FPCw(m,n-1),DPCw(m,n-1));

10:End

11:End

12:End

13:PC={PCw};

14:ReturnPC;

在算法1中，構(gòu)建PC需要對(duì)語料庫中的全部詞匯、時(shí)間間隔和類別樹的葉子節(jié)點(diǎn)做循環(huán)，因此，算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(NwNgNt)。對(duì)于構(gòu)建出的PC，由于每個(gè)PCw的每個(gè)元素需要存儲(chǔ)w、FPCw(m,n)和DPCw(m,n)，每個(gè)PCw的空間復(fù)雜度為O(3NtNg)。因此，整個(gè)PC的空間復(fù)雜度為O(3NwNtNg)，和原始的s的空間復(fù)雜度相同。因此使用PC作為語料庫輔助存儲(chǔ)并不增加存儲(chǔ)的空間復(fù)雜度。

3.2 最長時(shí)間區(qū)間查詢

根據(jù)第2節(jié)的問題定義，本文所涉及的查詢?yōu)橛脩艚o定一組單詞、初始時(shí)間間隔、類別和k，查詢?cè)摻M單詞在該類別上滿足成為熱詞的最長時(shí)間區(qū)間。這就要求算法不斷地更新時(shí)間區(qū)間，計(jì)算出詞匯的權(quán)重，以判斷詞匯是否是Top-k的熱詞。

當(dāng)使用傳統(tǒng)的TF*PDF算法時(shí)，時(shí)間區(qū)間需要不斷地被更新來計(jì)算詞匯權(quán)重以查找Top-k的熱詞，TF*PDF算法中的詞頻和包含詞匯的文檔數(shù)需要進(jìn)行大量的重復(fù)計(jì)算。而當(dāng)使用PC作為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)時(shí)，由于詞頻和文章數(shù)可以通過式(5)和式(7)直接得出，這些計(jì)算可以被避免。

當(dāng)用戶給定一組詞匯W={w1,w2,…,wl}、初始時(shí)間間隔ta、類別gc和k，查詢?cè)摻M單詞在該類別上滿足成為熱詞的最長時(shí)間區(qū)間時(shí)，我們以ta為初始點(diǎn)，對(duì)ta后的時(shí)間間隔進(jìn)行遍歷以查詢熱詞，并判斷W是否在Top-k熱詞Y中，如算法2所示。

算法2PCTF：查詢最長時(shí)間區(qū)間

PCTF(W,ta,gc,k,PC,Q)

輸入：詞匯W={w1,w2,…,wl}，初始時(shí)間間隔ta，類別gc，整數(shù)k，所有語料庫的Prefix CubePC={PC1,PC2,…,PCNc}，全部詞匯Q

輸出：時(shí)間區(qū)間T(a,b)

1:b=a;

2:{gx,gx+1,…,gy}=gc;

3:Do

4:Weight=?;

5:D=?;

6:b=b+1;

7:Forc∈(1,Nc)Begin

9:lc=0;

Forw∈QBegin

12:End

13:End

14:Forw∈QBegin

15:Weightw=0;

16:Forc∈(1,Nc)Begin

22:End

23:Weight=Weight∪Weightw;

24:End

25:Y=Top-k(Weight);

26:WhileW?Y;

27:ReturnT(a,b-1);

算法2首先獲取給定類別gc的類別區(qū)間(x,y)，在7～13行，該算法計(jì)算在每個(gè)Channel中的詞頻的平方和，時(shí)間復(fù)雜度為O(NcNw)。隨后算法2依次迭代更新時(shí)間區(qū)間的終止時(shí)間間隔tb，并使用Prefix Cube查詢T(a,b)上所有單詞的權(quán)重，時(shí)間復(fù)雜度同樣為O(NcNw)。最后算法計(jì)算Top-k的熱詞，直到用戶給定的詞匯W不滿足熱詞的條件，算法返回時(shí)間區(qū)間T(a,b-1)。在計(jì)算Top-k熱詞時(shí)，使用最小堆技術(shù)，時(shí)間復(fù)雜度為O(Nwklogk)，而判斷W?Y需要O(k)的時(shí)復(fù)雜度，因此，算法的總復(fù)雜度為(b-a)O(Nwklogk+2NcNw)。

4 實(shí) 驗(yàn)

本節(jié)設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)來比較PCTF算法和傳統(tǒng)的TF*PDF算法在提取熱詞并查詢熱詞所在的最長時(shí)間區(qū)間的運(yùn)行效率。

4.1 語料庫

為測試PCTF算法的效率，本文從一些著名的新聞網(wǎng)站——路透社(https://uk.reuters.com)，紐約時(shí)報(bào)(https://www.nytimes.com)和BBC(https://www.bbc.com)上收集了自2016年1月1日至2017年1月1日的新聞文章。表2列出了三個(gè)語料庫的詳細(xì)信息。

表2 語料庫詳細(xì)信息

實(shí)驗(yàn)中，渠道總數(shù)Nc=3，語料庫的最小時(shí)間單位為天。本文使用了Stanford CoreNLP對(duì)語料庫進(jìn)行了預(yù)處理，包括去除停止詞、分詞和詞形還原等。

4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

采用的實(shí)驗(yàn)環(huán)境為：Intel?Xeon(R) CPU E5-2650v3 @ 2.30 GHz×40，128 GB內(nèi)存和256 GB SSD磁盤，操作系統(tǒng)為Ubuntu Kylin 16.04，程序語言為Java (Version 1.8.0_92)。

4.3 尋找最長時(shí)間區(qū)間

(1) 改變k通過改變k，研究不同的k對(duì)PCTF算法查詢熱詞所滿足的最長時(shí)間區(qū)間的時(shí)間開銷的影響。在本次實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置初試時(shí)間間隔為2016年6月15日(ta=288)，類別為politics(gc=politics，類別區(qū)間長度為23)，用戶給定的一組詞匯W={Trump,Clinton,Obama,President}。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

圖1 改變k時(shí)查詢時(shí)間的變化曲線

從圖 1可以看出，隨著k的增加，PCTF算法和傳統(tǒng)的TF*PDF算法查詢最大時(shí)間區(qū)間所消耗的時(shí)間均有所增加，這是因?yàn)樵谟?jì)算出所有詞匯的權(quán)重之后，算法需要計(jì)算Top-k的熱詞。此外，隨著k的增加，用戶給定詞匯滿足Top-k的最長時(shí)間區(qū)間的范圍也可能增加。因此，兩個(gè)算法的整體時(shí)間消耗均有所增加。然而，隨著k的增加，PCTF算法的時(shí)間開銷均遠(yuǎn)小于TF*PDF算法。

(2) 改變類別和用戶指定的詞匯 通過改變類別和用戶指定的關(guān)鍵詞，研究PCTF算法對(duì)于不同用戶偏好的適用性。實(shí)驗(yàn)設(shè)置初始時(shí)間間隔為2016年8月1日(ta=213)，k=50，類別和詞匯分別為：

①gc=basketball，類別區(qū)間長度為5，W={NBA,Rockets,Harden}；

②gc=football，類別區(qū)間長度為8，W={Spain,Argentina,Ronaldo,Messi}；

③gc=tennis，類別區(qū)間長度為3，W={Nadal,Federer,Final}。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2 改變類別和關(guān)鍵詞時(shí)查詢時(shí)間變化的柱狀圖

由圖 2可以看出，對(duì)于不同的類別和用戶指定的詞匯，兩種算法在較大的類別區(qū)間上有較高的查詢時(shí)間。而與TF*PDF算法相比，PCTF算法均能以較低的查詢時(shí)間得到最大的時(shí)間區(qū)間。

(3) 改變初始時(shí)間間隔 由于一組詞匯可以在不同的時(shí)間區(qū)間內(nèi)都成為熱詞，也即該組詞匯描述的事件發(fā)生了多次，可以通過改變初始時(shí)間間隔來更加全面地尋找詞匯能夠成為熱詞的最長時(shí)間區(qū)間。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置類別為Sports(gc=Sports，類別區(qū)間長度為14)，W={NBA,Rockets,Lakers}，k=50，初始時(shí)間間隔分別為2016年1月18日(ta=17)，2016年4月11日(ta=101)，2016年10月27日(ta=300)，2016年12月8日(ta=342)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

圖3 改變初始時(shí)間間隔時(shí)查詢時(shí)間變化的柱狀圖

由圖3可以看出，當(dāng)改變查詢的初始時(shí)間間隔時(shí)，PCTF算法均能保持較低的查詢時(shí)間復(fù)雜度，且查詢時(shí)間較為穩(wěn)定。

通過以上的實(shí)驗(yàn)我們可以看出，PCTF算法能夠較好地應(yīng)對(duì)不同的查詢場景。當(dāng)用戶不斷改變k、查詢類別和詞匯以及查詢的初始時(shí)間間隔時(shí)，傳統(tǒng)的TF*PDF算法耗時(shí)較長，而PCTF算法均能以小于1 s的時(shí)間消耗查詢出用戶給定詞匯的最長時(shí)間區(qū)間。因此PCTF算法能夠面向不同的用戶，快速高效地對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，并查詢?cè)~匯所在的最長時(shí)間區(qū)間。

5 結(jié) 語

本文對(duì)二維區(qū)間內(nèi)關(guān)鍵詞提取的在線算法進(jìn)行研究。基于Prefix Cube，對(duì)傳統(tǒng)的TF*PDF算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了FPC、DPC的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，快速、高效地對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，并能快速查詢用戶指定的詞匯成為關(guān)鍵詞的最長時(shí)間區(qū)間。PCTF算法在空間復(fù)雜度不變的情況下，降低了關(guān)鍵詞提取的時(shí)間復(fù)雜度，具有能夠面向不同偏好的用戶和較好地應(yīng)對(duì)用戶不斷更新查詢條件的優(yōu)點(diǎn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，PCTF算法在不同查詢條件下，查詢所用時(shí)間優(yōu)于傳統(tǒng)的TF*PDF算法。在自然語言處理方面，由于本文的算法采用Stanford CoreNLP對(duì)新聞文章進(jìn)行分詞，算法對(duì)中文文檔的支持性不足。在未來的研究中，將考慮數(shù)據(jù)的更新及更加復(fù)雜的查詢，此外，將考慮使用更多中文分詞庫以增加算法對(duì)中文文檔的支持能力。