泛娱乐情报主题的感知研究

于汝意，刘秀磊，刘旭红，张 良，王延飞

(1.北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京 100101;2.北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室 北京 100101;3.北京大学 信息管理系 北京 100871)

0 引言

情报感知是情报专业人员在常规性信息采集、加工和分析处理过程中，综合运用各种知识工具完成对情报用户需求、情报对象内容和情报任务组织的认知、解读和表达[1]。在情报工作语境下，感知是主动而非被动的过程，是构建而不是记录“现实”的过程。在感知认识问题上，所针对的主要是未知或知之不详的对象[1]。对泛娱乐情报主题的感知研究中，通过潜在语义索引(latent semantic indexing,LSI)结合常识知识库的技术，以泛娱乐文本情报为感知认识对象，主动构建泛娱乐情报主题感知过程，对情报用户感知文本情报主题的需求进行认知、解读及表达。

近年来，LSI模型在信息检索、文本分类、信息过滤、主题发现领域得到了广泛的应用。在信息检索中，顾榕等[2]利用LSI结合WordNet等工具分析聚类中心词项与不同类别检索词的语义关系，使得检索结果的准确性得到了有效提高。林鸿飞等[3]提出的多语言潜在语义空间使得由不同语言表达的相同内容映射到潜在语义空间中的相同向量中，实现了同一检索词在不同语言之间的信息检索。在文本分类中，曾雪强等[4]使分类模型具有文档信息和类别信息双重特征，经过奇异值分解，将高维的词项-文档权重矩阵映射到低维语义空间中，分类的准确率得到了有效的提高。……