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通过对RSS发布源的实时监控获取新闻,并通过自然语言处理与机器学习进行文章分类与搜索关键词的处理,而搜索匹配则采取双优先度排序,并根据辅助的Apriori算法增强搜索性能。同时使用基于LSTM的深度神经网络训练文本摘要自动生成神经网络,实现文摘生成的自动化。
基于RSS与机器学习的中小型新闻检索系统实现方案
【摘 要】
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通过对RSS发布源的实时监控获取新闻,并通过自然语言处理与机器学习进行文章分类与搜索关键词的处理,而搜索匹配则采取双优先度排序,并根据辅助的Apriori算法增强搜索性能。
【机 构】
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山东科技大学;
【出 处】
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中国战略新兴产业
【发表日期】
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2018年12期
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