【摘 要】
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新闻事件类型识别的核心是文本分类问题,可利用模式识别或者机器学习来解决。互联网中的新闻事件种类多样,各类事件都有不同的结构特征,在自然语言中的表达方式也多种多样,基
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,31008部队
【基金项目】
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地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2016-Z-4-2)资助
论文部分内容阅读
新闻事件类型识别的核心是文本分类问题,可利用模式识别或者机器学习来解决。互联网中的新闻事件种类多样,各类事件都有不同的结构特征,在自然语言中的表达方式也多种多样,基于模式识别的事件抽取难以覆盖全部的事件表达模式,识别召回率不高。本文使用机器学习方法来进行新闻事件的抽取,设计了词法、句法和语义三类不同类型的特征,并基于支持向量机实现新闻事件的类型识别。支持向量机模型适合解决自然语言这类高维数据的分类问题,能够有效捕捉不同特征之间的分类差异,具有较好的准确率和召回率。
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