面向突發(fā)事件的事件識別及其應用研究.pdf

1、事件既是人們進行記憶知識和邏輯思維的基本知識單元，又是信息傳播和信息保存的語言。事件作為聯(lián)結現(xiàn)實經(jīng)驗世界和語言符號世界的紐帶，近年來得到越來越多人的關注。事件識別作為事件研究中的重要內容，其作用是把句子中表示某個事件發(fā)生的詞識別出來。目前在事件識別的研究中，存在特征選擇單一以及無關冗余特征對識別模型弱化的問題，因此本文提出了一種基于多特征的事件識別方法，并在此基礎上對面向突發(fā)事件的文本主題分類應用進行研究。主要研究工作包括兩部分:

2、>　　1.面向突發(fā)事件的事件識別研究。目前在事件識別研究方面，主要是基于語義或者句法等一個或少數(shù)幾個特征對事件進行識別，并且對每個特征中引入的無關子特征或冗余子特征沒有處理。由于突發(fā)事件包含的事件觸發(fā)詞較多，并且一個突發(fā)事件包含的詞匯又非常有限，所以需要從有限的詞匯中發(fā)掘更多有效的特征對事件觸發(fā)詞進行區(qū)分。于是本文提出了一種基于多特征的事件識別方法來處理上述問題。主要選取了詞法特征、語義角色特征、依存句法特征以及語義依存特征等多特征進行

3、分析。然后利用Relief算法對每個特征中的各個子特征進行特征選擇，解決了無關特征和冗余特征會對模型性能產(chǎn)生弱化效果以及數(shù)據(jù)稀疏等問題。最后對特征選擇后的特征向量用SVM分類器進行分類，實現(xiàn)事件識別。實驗結果表明，上述事件識別方法取得了較好的效果。
　　2.面向突發(fā)事件的文本主題分類應用研究。本文方法把文本主題分類分為兩個階段，訓練階段和測試階段。訓練階段是對語料庫中的事件標注結果進行處理，對每個主題計算出所有事件觸發(fā)詞的權重，得