基于文本语料的涉恐事件实体属性抽取

• 作者: 凡友荣 曹文斌 杨涛 武卓峰
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 实体抽取 语义角色分析 三元组 朴素贝叶斯 文本分类
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 500-508
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6847字
• 语种: 中文

摘要

基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持.首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库.然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构.最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性.对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80％,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨涛		18	107	4.0	10.0
2	凡友荣		4	10	2.0	3.0
3	曹文斌		1	0	0.0	0.0
4	武卓峰		1	0	0.0	0.0