(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211265167.1 (22)申请日 2022.10.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115329051 A (43)申请公布日 2022.11.11 (73)专利权人 成都大学 地址 610000 四川省成 都市龙泉驿区外东 十陵镇 (72)发明人 张志强　王伟钧　 (74)专利代理 机构 成都华风专利事务所(普通 合伙) 51223 专利代理师 张巨箭 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/335(2019.01) G06F 40/194(2020.01) G06F 40/279(2020.01) (56)对比文件 CN 112136126 A,2020.12.25CN 10980 0413 A,2019.0 5.24 CN 101714145 A,2010.0 5.26 CN 114780491 A,202 2.07.22 CN 111159361 A,2020.0 5.15 CN 113220865 A,2021.08.0 6 CN 109948121 A,2019.0 6.28 CN 105447026 A,2016.0 3.30 US 201717 7717 A1,2017.0 6.22 EP 2083364 A1,20 09.07.29 付克志 等.基 于N-Level VSM在Web 信息检 索中的研究. 《计算机 工程与应用》 .20 06,(第19 期), 王强 等.基 于语义分组向量空间模型的Web 新闻检索算法. 《电子科技》 .201 1,(第04期), 张志强 等.一种新闻类WORD格式文 件数据 抽取算法研究. 《成 都大学学报 （自然科 学版） 》 .2022,第41卷(第2期), (续) 审查员 廖琼霞 (54)发明名称 一种多视角新闻信息快速检索方法、 系统、 存储介质及终端 (57)摘要 本发明公开了一种多视角 新闻信息快速检 索方法、 系统、 存储介质及终端， 包括： 依据用户 检索的新闻视角描述信息， 进行词汇分割， 构建 新闻视角词汇向量组B； 其中， 对新闻视角词汇向 量组B中的不同新闻视角词汇向量 设置不同 的权值； 根据新闻视角词汇向量 的词汇在新 闻信息库中对每篇新闻文章内容进行检索， 并根 据检索结果构 建新闻视角词 汇检索向量组 B'， 并 标识出该词汇在新闻文章内容中的分布权值。 本 发明将用户需求的多类视角新闻描述信息转换 为向量进行处理， 同时， 利用向量相似度计算模 型进行新闻文章的筛选， 提高新闻文章检索效率， 通过调整向量组的构建、 向量的权值和分布 权值， 使得本方法具有可适应性和设置 灵活性。 [转续页] 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115329051 B 2022.12.20 CN 115329051 B (56)对比文件 Jiang-xia YU 等.Thematic Learn ing- based Ful l-text Ret rieval Researc h on British and American Journal istic Reading. 《2019 14th I nternati onal Conference o n Computer Science & Education (ICCSE)》 .2019,2/2 页 2[接上页] CN 115329051 B1.一种多视角新闻信息快速检索方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： S1、 构建新 闻信息库， 其中包括每篇新 闻文章的新闻编号、 新闻题目、 新闻时间、 新闻内 容长度、 新闻热点描述信息以及新闻正文内容； S2、 依据用户检索的新闻视角描述信息， 进行词 汇分割， 构建新 闻视角词汇向量组B； 其 中， 对新闻视角词汇向量组B中的不同新闻视角词汇向量 设置不同的权值； S3、 从新闻视角词汇向量组B中依次提取每个新闻视角类别构建的新闻视角词汇向量 ， 根据新闻视角词汇 向量 的词汇在新闻信息库中对每篇新闻文章内容进行检索， 并根据 检索结果构建新闻视角词汇检索向量组 B'； 其中， 根据新闻视角词汇向量 的词汇出现在新 闻文章内容的不同位置， 标识出 该词汇在新闻文章内容中的分布权值； S4、 利用向量相似度计算模型依次计算新闻视角词汇向量 和新闻视角词汇检索向量 组B'中每个向量的相似度； 所述新闻视角词汇向量 和新闻视角词汇 检索向量组 B'中每个 向量的相似度计算模型如下： 其中， ； ； ； n表示基于用户检索需求的新闻视角类别个数， 为第j类新闻视角词汇向量 和新闻视角词汇检索向量 的夹角；i表示依据 用户设定的第j类新闻视角描述信息构建的新闻视角词汇向量 Aj中的词汇分量下标值； wi,j 表示向量 Aj中的第i个新闻视角词汇的权值， mj表示向量 Aj中的新闻视角词汇分量总数； 计算夹角 的余弦值， 该值作为向量 和向量 的相似度， 相似度值越大， 则向量 和向量 的夹角 越小， 表明 越靠近 ， 则说明了按照向量 在新闻信息库中第 index篇新闻文章内容与用户检索的新闻视角描述信息越吻合； S5、 设定筛选阈值， 从S4中计算的相似度中筛 选出大于筛选阈值的新闻文章编号； S6、 根据S5中筛 选出的新闻文章编号， 从所述 新闻信息库中提取 出对应的新闻文章。 2.根据权利要求1所述的一种 多视角新闻信 息快速检索方法， 其特征在于， 所述对新闻 视角词汇向量组B中的不同新闻视角词汇向量 设置不同的权值， 包括： 根据不同新闻视角词汇向量 在新闻信息检索过程中的重要程度， 设定不同的权值， 权 值的等级设定规则依据用户的需求进行动态调整。 3.根据权利要求1所述的一种 多视角新闻信 息快速检索方法， 其特征在于， 所述根据新 闻视角词汇向量 的词汇出现在 新闻文章内容的不同位置， 标识出该词汇在 新闻文章内容 中的分布权值， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115329051 B 3