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面向社交媒体文本的无监督的事件抽取和分类方法

摘要

本发明公开了一种面向社交媒体文本的基于EECB模型的无监督的事件抽取和分类方法,包括:社交媒体文本过滤;对过滤后的文本进行预处理;按照时间标记对文本进行分组;基于EECB模型确定各组中每条文本对应的事件;对各组中事件编号相同的事件元素进行后处理;事件合并;将每个事件的每个命名实体映射到语义类,基于EECB模型确定每个事件的事件类型。本发明方法相比面向新闻文本的方法可以获得社交网络中人们关注的事件信息,该方法相比面向社交媒体文本的有监督的方法更具有领域的普适性。并且本发明与现有的TwiCal系统相比,事件抽取及分类的准确率都更高。

著录项

  • 公开/公告号CN105389354B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-08-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201510733879.5

  • 发明设计人 周德宇;张致恺;张炫;

    申请日2015-11-02

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人孟红梅

  • 地址 210096 江苏省南京市四牌楼2号

  • 入库时间 2022-08-23 10:15:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-21

    授权

    授权

  • 2016-04-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20151102

    实质审查的生效

  • 2016-03-09

    公开

    公开

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