基于触发词指导的自相似度聚类事件检测

• 作者: 刘嵩 张先飞 田雨暄 程磊 郭志刚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 事件检测 触发词 自相似度 命名实体 聚类
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 212-214,220
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.03.051

摘要

传统方法将事件检测任务看作分类问题,将词作为实例来训练分类器,容易导致训练正反例不平衡,同时,在语料库规模较小时存在一定的数据稀疏问题.首先避开以词为实例进行分类,在事件类别判断上引入聚类思想,在事件触发词的指导下.采用自相似度对K-means聚类算法中的K值进行自收敛,优化了聚类算法.然后结合命名实体及其位置信息,对事件类别进行详细定位,很好地解决了传统事件检测对类别模板的依赖性,所检测的事件在文本摘要、检索和主题检测与追踪上得到了很好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭志刚	解放军信息工程大学信息工程学院	11	132	5.0	11.0
2	张先飞	解放军信息工程大学信息工程学院	11	89	6.0	9.0
3	刘嵩	解放军信息工程大学信息工程学院	3	22	2.0	3.0
4	田雨暄	解放军信息工程大学信息工程学院	1	17	1.0	1.0