移动端上下文感知模型驱动的新闻主题抽取算法与系统实现研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，互联网上的新闻数据呈指数级增长。据统计，全球每天新增的新闻文章数量数以亿计，仅国内几个主流新闻平台，每日发布的新闻就可达数百万条。如此庞大的新闻数据量，使得用户在获取自己感兴趣的新闻时面临巨大挑战。例如，用户在浏览新闻客户端时，常常被大量无关的新闻信息所淹没，难以快速找到符合自己需求的内容。这不仅浪费了用户的时间和精力，也降低了新闻的有效传播和利用价值。

新闻主题抽取作为自然语言处理领域的关键任务，旨在从新闻文本中提取出核心主题，为用户提供简洁、准确的新闻内容概括。通过新闻主题抽取