基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法

• 作者: 严馨 余正涛 周枫 庙介璞 潘清清
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 越南语 最大熵 机器学习 新闻事件元素抽取
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 838-843
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.04.023

摘要

越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏.本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法.该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大熵算法,选取上下文、邻近触发词以及邻近实体作为特征,定义特征模版,训练获得越南语新闻事件模型,实现新闻事件元素抽取.抽取实验结果表明本文提出的方法抽取新闻事件元素的准确率达到80％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严馨	昆明理工大学信息工程与自动化学院	40	122	5.0	10.0
2	余正涛	昆明理工大学信息工程与自动化学院	122	877	17.0	24.0
3	周枫	昆明理工大学信息工程与自动化学院	41	74	5.0	7.0
4	庙介璞	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	3	1.0	1.0
5	潘清清	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	6	1.0	2.0