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摘要:
针对国内事件新闻语料处理问题,提出了一种基于地名字典与朴素贝叶斯方法的事件新闻发生地点抽取方法.该方法分为两个阶段,利用地名字典初步筛选,通过机器学习提取新闻发生地点的表述特征,从而实现地名抽取.算法结合地名之间的行政所属关系,引入匹配因子,提高精确度.实验结果表明,该方法的精确率和召回率分别为95.12%和90.19%,且易于实现,对其他新闻文本信息挖掘具有一定的借鉴意义.
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文献信息
篇名 中文事件新闻的中国地名抽取算法研究
来源期刊 信息与电脑 学科 工学
关键词 地名抽取 地名字典 朴素贝叶斯模型 地名规则 事件新闻
年,卷(期) 2019,(15) 所属期刊栏目 算法语言
研究方向 页码范围 53-54,57
页数 3页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗永莲 6 28 3.0 5.0
2 刘佳琪 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
地名抽取
地名字典
朴素贝叶斯模型
地名规则
事件新闻
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息与电脑
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
chi
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