[发明专利]一种基于最大熵的事件抽取方法在审
| 申请号： | 201410838622.1 | 申请日： | 2014-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN104598535A | 公开（公告）日： | 2015-05-06 |
| 发明（设计）人： | 崔现鹏;黎建辉;杨风雷;王鹏尧;汪海燕;周昊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大熵的事件抽取方法。本方法为：1)构建一触发词词典和一事件元素角色词典；2)对于已标注训练语料，采用机器学习的方法训练模型，获取判断事件类别的最大熵模型MT和用于从事件句子中抽取事件元素的最大熵模型MR；3)根据触发词对需要抽取事件的语料进行过滤，将匹配到设定触发词的句子作为候选事件；4)通过最大熵模型MT对所述候选事件进行分类，获取属于设定事件类别的事件句子；5)根据事件元素角色词典和最大熵模型MR从步骤4)所得事件句子中抽取事件的各个元素词语，完成事件抽取。本发明使用广泛性、准确性高，大大提高了事件抽取效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 事件 抽取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于最大熵的事件抽取方法，其步骤为：1)构建一触发词词典和一事件元素角色词典；其中，触发词词典中每一触发词对应一事件类别，事件元素角色词典中记录每一事件中的事件元素对应的角色名称；2)对于已标注训练语料，采用机器学习的方法训练模型，获取判断事件类别的最大熵模型MT和用于从事件句子中抽取事件元素的最大熵模型MR；3)根据触发词对需要抽取事件的语料进行过滤，将匹配到设定触发词的句子作为候选事件；4)通过最大熵模型MT对所述候选事件进行分类，获取属于设定事件类别的事件句子；5)根据事件元素角色词典和最大熵模型MR从步骤4)所得事件句子中抽取事件的各个元素词语，完成事件抽取。
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