金融领域的事件句抽取

• 作者: 刘秀磊 吕学强 周建设 李江龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 公司名识别 事件句 简称 事件抽取
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2915-2918,2945
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.10.008

摘要

事件句抽取是事件抽取中的核心环节,在金融领域中,公司名识别则是事件句抽取中的重点和难点.针对金融领域的事件句抽取,首先充分利用互联网搜索和上市公司名信息进行公司名识别,如果一个N元组是公司名,则进行互联网搜索的结果中包含“公司”“集团”等字词多,同时与公司名库中部分公司名有较高的匹配度;其次,综合考虑句子位置信息、包含公司名信息、包含领域动词信息、与标题相似度四个方面特征,构造权值表达式;最终从句子集中选出金融事件句.在数据集上测试,实验结果证明提出的金融领域事件句抽取方法是可行的,公司名识别方法的正确率可达82.28％,召回率达68.93％,事件句抽取的正确率可达66.83％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕学强	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	146	1187	15.0	30.0
2	刘秀磊	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	18	39	4.0	5.0
3	周建设	首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心	35	156	7.0	11.0
4	李江龙	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	1	6	1.0	1.0