微博客蕴含交通事件信息抽取的自动标注方法

• 作者: 仇培元 余丽 张恒才 陆锋
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博客 信息抽取 交通事件 条件随机场 支撑向量机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 107-116
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6496字
• 语种: 中文

摘要

微博客文本蕴含丰富的实时交通事件信息,能够为现有交通信息采集手段提供补充.然而,当前事件抽取方法缺少对地理实体关系的判断过程,对涉及多个地理实体及关系表达的地理空间要素抽取效果不佳,难以准确识别交通事件信息的位置描述.该文提出一种自动标注方法,将地理实体关系识别引入事件抽取过程来解决这一问题.该方法利用条件随机场模型实现交通事件角色标注,利用支撑向量机模型实现角色关系与要素关系标注,完成了交通事件信息空间要素识别.以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,该文所提出的微博客蕴含交通事件抽取方法,正确率和召回率均达到90％,优于现有的基于模式匹配的抽取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆锋	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	91	3249	28.0	56.0
2	张恒才	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	19	259	10.0	16.0
3	仇培元	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	11	102	6.0	10.0
7	余丽	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	16	112	6.0	10.0