基于混合模型的新闻事件要素提取方法

摘要：

为了帮助读者从大量新闻报道信息中迅速地把握其主要内容,本文分析了事件要素对新闻主要内容的影响,结合新闻报道的基本原则和要求,提出了一种基于混合模型的事件要素提取方法.该方法首先对新闻数据中识别的实体进行加权,然后使用依存句法树分析实体在新闻事件中扮演的角色,并对关于要素的指代现象进行消解,最终融合频率及角色关系对实体加权的方法进行改进,有效地提取出新闻事件关联性较为重要的要素.实验结果表明,本文所述方法能够准确地提取出与新闻事件关联性较强的事件要素,提高了读者快速筛选新闻事件要素的效率.

关键词：中文命名实体识别、词性标注、条件随机场、依存句法分析、混合模型

所属期刊栏目：27

资助基金：国家自然科学青年基金项目61503312

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：169-174