《表2 Single-Pass实验结果评估》

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《一种基于词聚类信息熵的新闻提取方法》

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TP为结果中预测正确的新话题文章数，TN为结果中预测正确的非新话题文章数，FP为结果中预测为新话题文章的非新话题文章数，FN为结果中预测为非新话题文章的新话题文章数。本文对800条数据进行人工标注，利用Single-Pass对词聚类进行对比实验，表2为Single-Pass聚类的实验结果，表3为对高频词进行K-means聚类后实验结果评估。