隨著信息時代的發(fā)展,人們對互聯(lián)網(wǎng)的依賴性日益增強,越來越多的人在社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己的看法或者記錄自己的生活,所以基于社交網(wǎng)絡(luò)的分析研究日趨活躍�；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)的事件檢測能夠在第一時間發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實生活中發(fā)生的事件,有利于增強突發(fā)預(yù)警、輿情監(jiān)控等方面能力。事件要素提取通過對事件文本進(jìn)行分析,提取事件相關(guān)的人物、地點、時間等信息,便于人們更加直觀的了解事件,掌握事件中的核心信息。現(xiàn)有的事件要素提取可分為模式匹配和統(tǒng)計學(xué)習(xí)兩類方法,其中模式匹配的方法通過制定規(guī)則對文本內(nèi)容進(jìn)行匹配,通常只適用于特定領(lǐng)域,且規(guī)則制定成本較高,因此在實際中難以大規(guī)模應(yīng)用;統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法通過識別事件文本中的命名實體來提取事件中的人名、地名、時間等信息,但現(xiàn)有命名實體識別方法普遍存在識別種類過多導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高的問題,且對高噪聲環(huán)境的社交網(wǎng)絡(luò)短文本識別效果不理想,因此也很難獲得準(zhǔn)確的事件要素信息。本文對社交網(wǎng)絡(luò)中的事件要素提取方法進(jìn)行研究,重點考慮時間要素與地理位置要素提取,主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新有以下兩個方面:(1)提出基于模型約束的時間要素提取方法。該方法克服了傳統(tǒng)命名實體識別方法提取特征沒有針對性的問題,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中時間要素的特...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 事件要素提取
        1.2.2 時間要素提取
        1.2.3 事件地理位置要素
    1.3 主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 事件要素提取相關(guān)基礎(chǔ)
    2.1 文本預(yù)處理
        2.1.1 分詞以及冗余信息去除
        2.1.2 多聯(lián)詞提取
    2.2 命名實體提取
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于約束模型的事件時間要素提取方法
    3.1 研究背景
    3.2 基本模型
    3.3 時間表達(dá)式特征制定
        3.3.1 傳統(tǒng)命名實體特征
        3.3.2 時間表達(dá)式針對性特征
        3.3.3 特征組合
    3.4 帶約束的時間要素識別方法
    3.5 測試分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)來源
        3.5.2 評價指標(biāo)
        3.5.3 測試結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于文本句法特征的事件地理位置要素提取方法
    4.1 研究背景
    4.2 事件地理位置要素提取流程
    4.3 事件候選地點提取
        4.3.1 事件地點的句法結(jié)構(gòu)特征提取
        4.3.2 基于樣本加權(quán)的一致性判別方法
    4.4 事件發(fā)生地點判定
    4.5 測試分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)來源
        4.5.2 評價指標(biāo)
        4.5.3 測試結(jié)果
        4.5.4 事件地理位置要素可視化結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3757079