本文關鍵詞：基于觸發(fā)詞優(yōu)先級的事件抽取研究

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【摘要】：本文將觸發(fā)詞分為時間類和非時間類,對觸發(fā)詞提取算法進行改進,以一定量導電塑料行業(yè)新聞為基礎語料構建兩類觸發(fā)詞詞表,并采取時間類觸發(fā)詞優(yōu)先的事件句識別策略。基于該觸發(fā)詞詞表對導電塑料和太陽能行業(yè)新聞語料進行事件句識別算法有效性實驗,開放測試的召回率和準確率分別超過98%和95%。該結果表明:將觸發(fā)詞進行基于時間特性的分類,并優(yōu)先使用時間類觸發(fā)詞提取事件句,能取得顯著的效果。
【作者單位】： 華東理工大學科技信息研究所;
【關鍵詞】： 事件句 抽取 觸發(fā)詞優(yōu)先
【基金】：國家社會科學基金項目“面向知識服務的學科領域術語語義分析及應用研究”(項目編號:13BTQ053) 教育部人文社會科學研究青年基金項目“面向語義出版的富語義模型構建與應用研究”(項目編號:15YJC870014)研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 當前有關事件抽取研究中主要以特定行業(yè)新聞事件抽取研究為主,包括金融、軍事、法律、交通等行業(yè),所采用的方法包括模式匹配、觸發(fā)詞和本體方法,觸發(fā)詞方法的使用頻率最高,且綜合效果(微平均)較優(yōu)于單純的模式匹配算法[1]。觸發(fā)詞也稱事件關鍵詞,通過對事件句的統(tǒng)計分析后發(fā)現，

本文編號：1063414