本文關(guān)鍵詞：有色行業(yè)跨語言新聞事件信息獲取與分析方法

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【摘要】：隨著"一帶一路"戰(zhàn)略的不斷推進(jìn),我國有色金屬行業(yè)的國際化程度越來越高,有色金屬企業(yè)對每天發(fā)生在不同國家的與有色金屬產(chǎn)品、企業(yè)、市場、、技術(shù)等相關(guān)的事件越來越關(guān)注。及時(shí)全面的掌握這些事件信息,對于有色金屬企業(yè)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn),提升國際競爭力具有重要作用。不同國家互聯(lián)網(wǎng)上大量對這些事件進(jìn)行報(bào)道的新聞,為有色金屬企業(yè)了解相關(guān)事件信息,提供了及時(shí)廣泛的信息。本文研究有色金屬行業(yè)跨語言新聞事件信息獲取與分析方法,目的是借助于計(jì)算機(jī),利用不同國家互聯(lián)網(wǎng)上與有色金屬行業(yè)相關(guān)的不同語言新聞,實(shí)現(xiàn)對發(fā)生在各個(gè)國家相關(guān)事件信息以及不同事件之間關(guān)聯(lián)的自動(dòng)獲取與分析,并將獲取與分析的結(jié)果展示給用戶,能夠?yàn)橛猩饘倨髽I(yè)獲取與分析相關(guān)事件信息,提供一個(gè)方便快捷的手段,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過互聯(lián)網(wǎng)新聞對有色金屬行業(yè)新聞事件信息進(jìn)行自動(dòng)獲取與分析,面臨的關(guān)鍵問題在于,如何準(zhǔn)確識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)上不同語言的有色金屬行業(yè)相關(guān)新聞,如何對報(bào)道相同事件的不同語言有色金屬行業(yè)相關(guān)新聞進(jìn)行自動(dòng)整合,以及在此基礎(chǔ)上如何從眾多對事件進(jìn)行報(bào)道的不同語言新聞中自動(dòng)提取出重要的事件信息形成摘要,如何對不同事件之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析和結(jié)果展示。針對這些任務(wù)由于有色金屬行業(yè)缺乏相關(guān)的雙語資源以及可用的機(jī)器翻譯工具,現(xiàn)有方法難以適用,此外現(xiàn)有方法,沒有考慮有色金屬行業(yè)相關(guān)新聞所具有的特點(diǎn),難以取得很好的效果。本文針對這些關(guān)鍵問題對有色金屬行業(yè)跨語言新聞識(shí)別方法,跨語言新聞聚類方法,跨語言新聞?wù)椒?跨語言事件相關(guān)性識(shí)別及關(guān)聯(lián)圖構(gòu)建方法開展研究,主要取得了如下成果:(1)提出了基于CNN的有色金屬行業(yè)跨語言新聞識(shí)別方法。針對現(xiàn)有跨語言新聞識(shí)別方法沒有考慮領(lǐng)域特點(diǎn)的問題,在有色金屬行業(yè)缺少相關(guān)雙語資源的情況下,利用雙語詞典構(gòu)建跨語言詞向量對不同語言新聞進(jìn)行統(tǒng)一表示,再在此基礎(chǔ)上利用CNN,對不同語言有色金屬行業(yè)新聞進(jìn)行識(shí)別特征的學(xué)習(xí)和識(shí)別模型的構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法取得了很好的識(shí)別效果,相較于傳統(tǒng)基于詞典的方法效果提升的較為明顯。(2)提出了基于事件要素的有色金屬行業(yè)跨語言新聞聚類方法。針對現(xiàn)有跨語言新聞聚類方法沒有考慮新聞中事件信息的問題,將有色金屬行業(yè)新聞中包含的有色金屬企業(yè)、產(chǎn)品等作為事件要素對新聞進(jìn)行表征。在此基礎(chǔ)上采用有監(jiān)督的方式對不同語言新聞間的相似度進(jìn)行計(jì)算,并采用增量聚類的方法對在線增量出現(xiàn)的新聞進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法有效提升了對不同語言新聞事件進(jìn)行自動(dòng)歸類的效果。(3)提出了結(jié)合雙語主題模型和圖模型的有色金屬行業(yè)跨語言新聞?wù)椒�。針對現(xiàn)有方法依賴機(jī)器翻譯工具以及無法同時(shí)利用新聞主題信息及句子之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的問題,利用互譯的領(lǐng)域?qū)嶓w術(shù)語作為跨語言橋梁對不同語言新聞進(jìn)行雙語主題挖掘;借助于跨語言詞向量以及雙語主題模型構(gòu)建句子關(guān)聯(lián)圖對不同主題下句子的重要程度進(jìn)行打分;最終同時(shí)根據(jù)摘要與不同主題的語義相似度以及不同主題下句子的重要程度進(jìn)行摘要的生成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法能夠在不使用機(jī)器翻譯的情況下對不同語言有色金屬行業(yè)新聞進(jìn)行自動(dòng)摘要,而且能夠有效提升自動(dòng)摘要的效果。(4)提出了顯式和隱式兩種跨語言相關(guān)事件識(shí)別方法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出并構(gòu)建了一個(gè)融合時(shí)間信息的事件關(guān)聯(lián)圖,對所有事件之間的前后關(guān)聯(lián),直接和間接關(guān)聯(lián)進(jìn)行表示。兩種相關(guān)事件識(shí)別方法,針對現(xiàn)有事件相關(guān)性識(shí)別方法只在單語環(huán)境下,只對單個(gè)事件詞或句之間關(guān)系進(jìn)行識(shí)別的問題,將對事件進(jìn)行報(bào)道的所有不同語言新聞作為判斷不同事件之間是否相關(guān)的依據(jù),前者根據(jù)相關(guān)事件在新聞中共現(xiàn)特點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別,后者則根據(jù)不同事件要素之間相似度和相關(guān)度對事件之間是否相關(guān)進(jìn)行推斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種方法都取得了不錯(cuò)的效果,共同使用能夠更加全面準(zhǔn)確的識(shí)別出有色金屬行業(yè)不同語言新聞事件之間的關(guān)聯(lián)。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G254;F416.32

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