An exploration for Eventline (important news Rank organized by pulic time),针对某一事件话题下的新闻报道集合,通过使用docrank算法,对新闻报道进行重要性识别,并通过新闻报道时间挑选出时间线上重要新闻。
目前,网络上针对某一特定热门事件会产生大量的报道,这些报道会随着该事件的发展而发生内容上的变化,这个具体表现在时间轴上对应新闻的差异性。因此,这就产生了关于特定事件报道的三个问题:
1、同质的新闻报道有很多,如何对浩如烟海的新闻报道进行代表性新闻抽取
2、如何检测这种内容上的变化,如何表示这种内容,这个涉及到内容的表示问题
3、如何对这种变化的内容进行有效组织和表示
本项目将对这三个问题进行尝试探索
1、输入:关于一个特定事件的文本集合,关于文本集合的采集,可以参照https://github.com/liuhuanyong/EventMonitor 中特定事件文本语料库的构建
2、中间模型:融合文章用词特征的DOC-RANK文本重要性排序模型
3、输出:1)important_doc:根据重要性值大小排序的新闻报道结果。
2)timelines:以新闻报道发布时间为时间轴的关键新闻报道集合
其中关于输出:
1)important_doc:从相关性的角度解决了第一个问题
2)timelines:提供了问题3的一个基本解决方法(还相对较low)
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2018-05-11 08:50@联发科:目前没有发布不能向中兴出售芯片的相关声明.txt
2018-04-28 07:57:47@中兴通信发布一季报:如无制裁成绩本应如此亮眼.txt
2018-05-24 08:08:37@高管调整、巨额罚款,中兴解决方案代价不菲.txt
2018-04-18 09:02:01@受伤害的不止中兴,还有美国芯片厂!直刺中国集成电路的脆弱内“芯”.txt
2018-05-26 08:08:16@中兴小鲜4手机(金属机身香槟金指纹)京东556元(赠品).txt
2018-05-14 10:41@中兴事件戏剧性转折这三个信号意味深长.txt
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算法步骤:
1)新闻报道文本分词,去除停用词,并统计文本词频,设定文本最频繁词频阈值。
2)基于共词算法,计算新闻报道之间的相关性。相关性的方法如下:
'''计算文章之间的相关性'''
def calculate_weight(self, word_dict1, word_dict2):
score = 0
interwords = set(list(word_dict1.keys())).intersection(set(list(word_dict2.keys())))
for word in interwords:
score += round(math.tanh(word_dict1.get(word)/word_dict2.get(word)))
return score
3)将2)得到的结果,结合textrank算法,以新闻报道为一个graph中的一个节点,通过迭代至收敛,最终得到一个稳定的节点权重。
4)对3)得到的结果,按照权重值(对应新闻报道的重要性)由大到小排序,输出至important_doc.txt中
5)对3)得到的结果,通过对同一日期下的新闻报道重要性进行排序,输出至timelines.txt中
以下是对562篇中兴事件新闻报道中重要性值TOP10
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2018-04-29 09:47:00@中兴一石激千浪中国公司担忧的还有另一个“定时炸弹”.txt 1.0
2018-04-21 12:32@10分钟的新闻发布会,中兴透露出一件大事情.txt 0.9930902016486721
2018-04-23 15:38:30@青年力:由中兴开始的2018中美芯片战.txt 0.9866428387088916
2018-04-18 10:43:54@中兴遭美国制裁,芯片这道门槛必须要跨过去.txt 0.844683540929596
2018-04-18 @探究中兴遭禁售令究竟该如何“拆招”?.txt 0.8196911028266617
2018-04-18 07:41:53@数十类别受波及,中兴遭禁售令.txt 0.8177922162226666
2018-04-19 09:09@中兴渡劫:灭顶之灾与吃力不讨好的芯片行业.txt 0.8133495070021921
2018-04-17 10:09@一文读懂中兴遭遇“禁售令”:台湾联发科也被卷入.txt 0.7833879219280031
2018-04-17 21:43:54@中兴被禁,华为、海康告急!中美贸易战直刺中国“缺芯”软肋.txt 0.7696595419937585
2018-04-18 23:38:27@中兴被禁后的“自救与他救”.txt 0.7531341115076232
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从标题上来看,中兴事件共经历制裁->转机->解除反思三个阶段,具体如下:
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20160406 2016-04-06 12:44:20@中兴换帅风波背后,美国:怪我咯.txt 0.5503254129214843
20180417 2018-04-17 10:09@一文读懂中兴遭遇“禁售令”:台湾联发科也被卷入.txt 0.7833879219280031
20180418 2018-04-18 10:43:54@中兴遭美国制裁,芯片这道门槛必须要跨过去.txt 0.844683540929596
20180419 2018-04-19 09:09@中兴渡劫:灭顶之灾与吃力不讨好的芯片行业.txt 0.8133495070021921
20180420 2018-04-20 15:28@中兴被制裁:前欧美市场员工的一些理解和认识.txt 0.6831555731401355
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20180514 2018-05-14 07:54@中美大国利益博弈:中兴被美制裁或现重大转机!.txt 0.6903169641746736
20180515 2018-05-15 09:52:30@中兴事件迎戏剧性转折特朗普放过中兴的背后有什么条件.txt 0.6593342519411062
20180516 2018-05-16 18:20@凤凰涅中兴中长期价值将被重估.txt 0.7504873311728248
20180517 2018-05-17 17:30@再谈:中兴事件的受益方和受害者们.txt 0.6626479492925067
20180518 2018-05-18 15:16:17@中兴事件或遇转机,专家提示:"缺芯"问题仍需警惕!.txt 0.6293746010076395
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20180524 2018-05-24 18:26@禁令解除脉络日渐清晰中兴回归或有所期.txt 0.6831951907962789
20180525 2018-05-25 14:57@要如何才能真正“拯救”中兴?.txt 0.65721685858832
20180526 2018-05-26 19:47:02@【金焱看美国】中兴和解,特朗普围堵中国的胜算和败算.txt 0.6926229637369306
20180528 2018-05-28 16:45@中美贸易战“停火”,但中兴真的可以涅槃重生吗?.txt 0.5194249388979124
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1、本项目中的文本重要性算法只是一个角度,关于重要性的评估还可以有其他方法。
2、从输出的timeline来看,能粗略地看到一个结果,但如何能够真正快速的发现,实际上还有的做。
3、重点解决项目所述的第二个问题
If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/