【摘 要】
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微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息.从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战.因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线:1)基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2)基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络(E-GCN)模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件.在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010
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微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息.从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战.因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线:1)基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2)基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络(E-GCN)模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件.在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事分支生成测评中,相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上,在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点,在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点;而在故事线抽取评测中,相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上,在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点,在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点.
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函数型聚类分析是探索函数型数据的重要工具,现有的函数型聚类方法大多属于无监督学习,没有考虑到数据的标签信息.针对目前函数型聚类方法的无监督特性,以及函数型数据通常具备的非负性特征,提出了一种非负半监督函数型聚类方法(SSNFC),用于处理带有少量标签信息的非负函数型数据的聚类问题.首先,通过引入约束非负矩阵分解(CNMF)技术,将标签信息融入函数型聚类过程中,构建了曲线拟合、非负约束和函数型聚类相统一的一步法模型.其次,给出了模型的迭代更新求解算法,证明了算法的局部收敛性,并分析了算法的时间复杂度.最后,
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