基于人名抽取的新闻人物关系分析

• 作者: 丁梅 刘少俊 彭洋 肖松
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人名抽取 MongoDB 元数据 新闻人物 知识图谱
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 174-177,182,封2
• 页数: 6页
• 分类号: TP392
• 字数: 5111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173187

摘要

新闻是碎片化 、微观的信息,在一定数量的前提下可以提取出宏观 、原先未知的知识,如新闻人物分布规律 、热点人物界定.利用R语言和哈工大"语言云"工具从2015-2016年台湾《联合报》新闻元数据中抽取10000个人名,使用MongoDB和D3.js对查询结果进行可视化,形成知识图谱.研究发现,新闻人物的分布在普通人群中高度集中化(0.943‰)、在新闻人物之间两极化(2.3％),因此急需建立规范的人名库,以便进一步完善人名抽取逻辑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖松		4	14	2.0	3.0
2	丁梅		7	3	1.0	1.0
3	彭洋		3	12	2.0	3.0
4	刘少俊		7	3	1.0	1.0