针对汉越双语新闻话题文本集合中新闻话题要素提取的问题进行了研究，在超图模型的基础上，运用了PageRank随机游走排序方法。首先根据触发词激励的方法提取新闻中的事件要素；然后在此基础上构建话题超图模型，将汉越事件要素作为节点，将文本集合中的句子作为超边，根据概率评估函数计算节点和超边的初始权重；最后采用PageRank随机游走方法对汉越事件要素进行评分，最终得到汉越话题要素。实验结果表明，该方法相比只考虑单文本事件要素提取方法的效果有显著提高，说明了基于超图的PageRank方法提取新闻话题要素的准确性。
本文主要探讨了如何在汉越双语新闻话题文本集合中有效地提取新闻话题要素，采用了基于超图模型的PageRank随机游走排序方法。新闻话题要素提取是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及到从大量文本中识别出关键信息，这对于新闻分析、信息检索和机器翻译等领域具有重要意义。
研究中提出利用触发词激励的方法来提取新闻中的事件要素。触发词通常是指能够触发特定事件的关键词，如“宣布”、“发生”等。通过识别这些词汇，可以初步定位新闻中的核心事件。触发词激励的策略有助于减少噪声信息，提高事件抽取的准确性。
接着，构建话题超图模型是该方法的关键步骤。在这个模型中，每个汉越事件要素被表示为一个节点，而文本集合中的句子则作为超边连接这些节点。超图模型能够捕捉到句子间的关联，帮助理解事件要素之间的上下文关系。概率评估函数用于计算每个节点（事件要素）和超边（句子）的初始权重，这一步骤对于后续的排序过程至关重要。
随后，应用PageRank算法进行随机游走，对汉越事件要素进行评分。PageRank是Google搜索引擎的核心算法之一，它通过模拟随机浏览网页的过程来评估网页的重要性。在这里，PageRank被用来评估事件要素的重要性，考虑到它们在整个话题文本中的影响力。通过对节点的不断游走和评分，可以确定哪些事件要素是话题的核心，从而提取出汉越新闻的话题要素。
实验结果显示，基于超图的PageRank方法相比于仅考虑单文本事件要素提取的方法，其效果显著提升。这证明了超图模型能够更准确地捕获跨文本的事件关系，提高了话题要素提取的精度。
这项研究为多语言新闻话题要素的提取提供了一种有效的方法，尤其适用于处理汉越双语新闻数据。通过结合触发词激励、超图建模和PageRank算法，该方法能更好地挖掘新闻文本中的深层结构和关联，为新闻分析和信息处理提供有力工具。未来的研究可以进一步扩展到其他语言和更多类型的文本，以验证和优化这种方法的普适性。
