新闻文档实体重要性排序研究
来源：图书情报工作杂志2018年第11期北京时间：
作者：陆娜,周鹏程,武川
单位：1. 海南师范大学信息科学技术学院 海口 571158;<br />\r\n2. 武汉大学信息管理学院 武汉 430072
摘要：[目的/意义]现有新闻文档实体排序研究大多以文档或实体为中心，如文本分类、实体链接等，关注实体在文本中的重要性的研究较少，本研究探讨基于重要性的新闻文档实体排序。[方法/过程]给定一篇文档，判断文档中实体相对文档而言的重要性，并基于此对实体进行排序。在搜狗全网新闻数据集上进行实验，并利用NDCG和逆序对比率两个指标对实体排序结果进行评价。[结果/结论]实验结果表明，基于实体频率、TF*IDF、信息熵、TextRank等的方法以及集成方法都达到了较好的效果，基于聚集系数的方法效果一般。其中基于TF*IDF的方法NDCG值为95.86%，是该指标下的最好结果；基于集成方法的逆序对比率值为84.46%，是该指标下的最好结果。
关键词：新闻文档,实体重要性,实体排序,
基金资助：本文系国家自然科学基金面上项目"基于语言模型的通用实体检索建模及框架实现研究"（项目编号：71173164）和国家自然科学地区科学基金项目"基于需求社群的协商式旅游需求自动聚合方法研究"（项目编号：71762010）研究成果之一。
