《表1 实验数据集描述：基于深度学习的热点事件主题表示研究》

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《基于深度学习的热点事件主题表示研究》

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本文实验语料为政治类新闻集，在基线对比实验中，以“英国脱欧”、“朝核问题”、“一带一路”为检索词，分别从新浪新闻和必应搜索国际版爬取2018年3月1日-2018年10月31日期间共计60 000条中英文新闻，包括新闻标题、摘要和正文信息。在模型的可解释性研究中，以“中美贸易战”为检索词，爬取2018年3月1日-2018年10月31日期间的中英文新闻，包括新闻标题、摘要、正文、链接、时间和作者（即网站源）。预处理时合并新闻标题、摘要和正文内容作为基本语料库，然后对数据进行处理。对于中文数据，使用Jieba分词工具分词并去停用词；对于英文数据，则直接进行去停用词处理。最后对缺失时间或作者的数据使用链接信息进行正则匹配。预处理后的文本数据集描述如表1所示。