基于word2vec和依存分析的事件识别研究

• 作者: 王红斌 郜洪奎
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 事件识别 事件要素抽取 句间关系 依存分析
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.06.012

摘要

如何从大量信息中获取事件已成为关注的焦点,因此事件识别也就越来越重要.传统对于事件抽取采用字典和机器学习方法,字典包含触发词数量有限,机器学习需要大量语料和众多特征.针对传统方法的不足,提出了基于词向量和依存分析的方法.该方法利用word2vec模型找到触发词的大量同义词来进行对触发词的扩展,利用依存分析可以发现词与词间的依赖性从而为分类提供特征.最后通过实验进行验证,实验结果表明,该方法是可行的,并且在事件识别和事件要素抽取方面取得了较好结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红斌	昆明理工大学信息工程与自动化学院	25	127	5.0	10.0
2	郜洪奎	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	9	2.0	3.0