50、新闻文章与评论的聚合分析框架

新闻文章与评论的聚合分析框架

1 引言

在当今信息爆炸的时代，新闻事件往往会引发大量的文章和评论。如何有效地聚合和分析这些数据，提取有价值的信息，成为了一个重要的问题。本文将介绍一种用于聚合和分析新闻网站上文章和评论的框架，通过该框架可以支持读者分析和可视化评论中的事实、主题和隐藏结构，并对评论进行聚合和总结。

2 聚合新闻文章和评论

2.1 事件模型

一个新闻事件（头条故事）通常会在单个新闻网站上产生多篇文章和数以万计的评论。我们可以用以下模型来表示一个事件：
设 (E_k) 为某个事件，(A_k) 为相关文章，(T_k) 为事件的主题类别。则 (E_k = {T_k, A_k, C_k})，其中：
- (T_k) 可以是以下主题类别之一：头条新闻、世界新闻、本地新闻、娱乐新闻、科技新闻、商业新闻、政治新闻、体育新闻、健康新闻、产品新闻。
- (A_k = {a_{1k}, a_{2k}, \ldots, a_{mk}})，其中 (a_{ik}) 是与该事件相关的任何文章。
- (C_k) 是所有评论的集合（作为该事件的评论语料库）。

2.2 评论模型

评论集合 (C_k = {c_i})，其中每个评论 (c_i) 可以表示为：
(c_i = (commentID_i, time_i, author_i, title_i, content_i, rating_i))
其中：
- (content_i) 可以是一系列句子 ({s_{1i}, \ldots, s_{ji}, \ldots, s_{li}})，也可以是回复或引用。
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