中文事件抽取研究文献之算法效果分析

摘要：

事件抽取是指识别文本中描述在某个时间(或时间段),某个地点或地区,由一个或多个角色参与的某动作的事件.首先对我国关于事件抽取研究的文献进行了总结,给出事件抽取的主要方法及模型.并针对文献中对这些事件抽取方法的效果进行统计分析,探讨各种事件抽取方法或模型的效果及适用性.经过对现有研究文献的统计,结论为:当前有关事件抽取的研究仍在继续,主要集中于金融资讯、会议信息、突发事件、个人简历等来自网页、微博微信等自媒体信息或军事法律等专业文件的事件拙取,所采用的算法包括SVM、CRF、ME、模式匹配、聚类算法等;CRF算法应用与个人简历事件抽取效果最好,采用模式匹配算法的有效文献量相对较多,触发词方法的综合效果较优于模式匹配算法,但较多领域存在触发词算法的查全率较低的问题.

关键词：中文事件、事件抽取、信息抽取、统计分析、情报分析

所属期刊栏目：35

分类号：G253.1(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社科基金资助项目"面向知识服务的学科领域术语语义分析及应用研究"项目13BTQ053的研究成果之一

在线出版日期：2016-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3-10