【摘 要】
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如何从大量信息中获取事件已成为关注的焦点,因此事件识别也就越来越重要.传统对于事件抽取采 用字典和机器学习方法,字典包含触发词数量有限,机器学习需要大量语料和众多特
【基金项目】
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面向汉语-泰语跨语言新闻事件检索方法研究（No.61462054）,汉-泰双语新闻事件要素抽取方法研究（NO.KKSY201403028）,汉语-泰语跨语言新闻事件检索中的相似度计算研究（KKSY201403028）
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如何从大量信息中获取事件已成为关注的焦点,因此事件识别也就越来越重要.传统对于事件抽取采 用字典和机器学习方法,字典包含触发词数量有限,机器学习需要大量语料和众多特征.针对传统方法的不足,提 出了基于词向量和依存分析的方法.该方法利用word2vec模型找到触发词的大量同义词来进行对触发词的扩展, 利用依存分析可以发现词与词间的依赖性从而为分类提供特征.最后通过实验进行验证,实验结果表明,该方法是 可行的,并且在事件识别和事件要素抽取方面取得了较好结果.
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