微博事件抽取.pdf_第1頁(yè)
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1、事件抽取是信息抽取領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的研究任務(wù),旨在從含有事件信息的非結(jié)構(gòu)化文本中抽取出用戶感興趣的事件信息。微博是一種通過(guò)關(guān)注機(jī)制分享簡(jiǎn)短實(shí)時(shí)信息的廣播式的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),包含大量的文本信息。在這些文本信息中,含有用戶感興趣的事件信息。相比于正式的新聞文本,微博文本有著數(shù)量大、信息豐富、時(shí)效性高的優(yōu)點(diǎn),有利于更準(zhǔn)確,更及時(shí)地提取更豐富的事件信息。與此同時(shí),微博文本也有著表達(dá)隨意、文本短小、信息冗余的缺點(diǎn)。
  傳統(tǒng)的無(wú)監(jiān)督方法在進(jìn)行微

2、博文本事件抽取時(shí)需要預(yù)設(shè)超參數(shù)事件數(shù)量,并且該參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能影響較大,在處理大規(guī)模微博文本時(shí),參數(shù)選擇面臨更多困難。此外,現(xiàn)有的微博文本事件抽取方法都沒(méi)有考慮到命名實(shí)體之間的聯(lián)系,在進(jìn)行事件抽取時(shí),依賴(lài)單詞的形式是否相同。
  本文的主要工作有:
  (1)為了解決現(xiàn)有方法依賴(lài)超參數(shù)設(shè)置的問(wèn)題,提出了以狄利克雷過(guò)程事件混合模型(DPEMM)為核心的事件抽取框架,包括DPEMM模型和基于頻率的后處理方法。該方法克服了傳統(tǒng)的無(wú)監(jiān)

3、督微博事件抽取框架抽取性能對(duì)超參數(shù)事件數(shù)量敏感的問(wèn)題。將該框架在3個(gè)數(shù)據(jù)集上與基準(zhǔn)框架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,在F1評(píng)價(jià)指標(biāo)上分別提高了6.1%,7.7%,6.0%。通過(guò)進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)分析,總結(jié)了該方法在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上優(yōu)于傳統(tǒng)方法的原因。
  (2)為了解決傳統(tǒng)方法中沒(méi)有考慮命名實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)的問(wèn)題,提出了以基于詞向量的狄利克雷過(guò)程事件混合模型(DPEMM-WE)為核心的事件抽取框架,包括DPEMM-WE模型和基于共現(xiàn)的后處理方法。該框架在兩個(gè)

4、數(shù)據(jù)集上的F1評(píng)價(jià)指標(biāo)比以DPEMM為核心的事件抽取框架分別高1,5%和3.5%。通過(guò)對(duì)聚簇結(jié)構(gòu)的分析,可以發(fā)現(xiàn)DPEMM-WE的聚簇聚集了更多的事件信息;基于共現(xiàn)的后處理方法通過(guò)將單詞之間的相關(guān)聯(lián)系融入到后處理方法中,可以有效的屏蔽聚簇中的噪音信息。
  本文共分為5章,第1章介紹研究背景以及工作現(xiàn)狀,第2章介紹了理論知識(shí)及相關(guān)技術(shù),第3章介紹了以DPEMM為核心的事件抽取框架及相關(guān)實(shí)驗(yàn),第4章介紹了以DPEMM-WE為核心的事

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