论文部分内容阅读
针对现有方法从微博中识别时空信息精度较低且相对粗略的问题,该文提出基于双向长短期记忆网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)与分类分层标注的微博中突发事件时空信息精细识别方法(MFISIE)。首先,设计一套适用于微博中突发事件的分类分层时空信息标注体系(CHSIAS),构建微博语料库;然后,结合BiLSTM-CRF构建微博时空信息识别模型,并利用117 567条标注的微博语料进行实验。结果表明:与人民日报语料标注体系相比,CHSIAS与CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF 3种方法结合进行时空