【摘 要】
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针对国内事件新闻语料处理问题,提出了一种基于地名字典与朴素贝叶斯方法的事件新闻发生地点抽取方法。该方法分为两个阶段,利用地名字典初步筛选,通过机器学习提取新闻发生
【机 构】
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上海大学计算机工程与科学学院,晋中学院信息技术与工程学院
【基金项目】
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山西省教育科学“十三五”规划课题（项目编号：GH-18091）
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针对国内事件新闻语料处理问题,提出了一种基于地名字典与朴素贝叶斯方法的事件新闻发生地点抽取方法。该方法分为两个阶段,利用地名字典初步筛选,通过机器学习提取新闻发生地点的表述特征,从而实现地名抽取。算法结合地名之间的行政所属关系,引入匹配因子,提高精确度。实验结果表明,该方法的精确率和召回率分别为95.12%和90.19%,且易于实现,对其他新闻文本信息挖掘具有一定的借鉴意义。
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