基于新闻事件片段的时序关系识别方法

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00171

网络与信息安全学报 ›› 2017, Vol. 3 ›› Issue (6): 33-41.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00171

基于新闻事件片段的时序关系识别方法

李英俊,张宏莉,王星

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨 150001

修回日期:2017-05-10 出版日期:2017-06-01 发布日期:2017-06-21
作者简介:李英俊（1991-），男，黑龙江大庆人，哈尔滨工业大学硕士生，主要研究方向为网络舆情、网络安全。|张宏莉（1973-），女，吉林榆树人，博士，哈尔滨工业大学教授、博士生导师，主要研究方向为网络与信息安全、网络测量与建模、网络计算、并行处理等。|王星（1981-），男，黑龙江哈尔滨人，博士，哈尔滨工业大学助理研究员，主要研究方向为信息安全、网络舆情、知识迁移等。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61402137);国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目(2013CB329602)

Temporal relation recognition method based on news event fragments

Ying-jun LI,Hong-li ZHANG,Xing WANG

School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China

Revised:2017-05-10 Online:2017-06-01 Published:2017-06-21
Supported by:
The National Natural Science Foundation of China(61402137);The National Basic Research Program of China (973 Program)(2013CB329602)

摘要/Abstract

摘要：

针对新闻文本，将事件片段定义为最小划分单元，提出了一个两阶段的事件片段时序关系识别算法，第一阶段时序映射和第二阶段时序识别。使用真实网上新闻数据进行实验，结果表明，所提方法相比普通的分类器及强规则算法，准确率提高了4%。

关键词: 事件片段, 时序映射, 时序关系识别, 全局优化

Abstract:

Event fragments as the smallestr unit was defined and a two-stage event fragments temporal relation recognition algorithm was proposed.The first stage is sequential mapping and the second is sequence recognition.The real online data increased accuracy by 4% compared to common classifier and strong rule algorithm.

Key words: event fragments, sequential mapping, temporal relation reconition, global optimization

中图分类号:

TP393

李英俊,张宏莉,王星. 基于新闻事件片段的时序关系识别方法[J]. 网络与信息安全学报, 2017, 3(6): 33-41.

Ying-jun LI,Hong-li ZHANG,Xing WANG. Temporal relation recognition method based on news event fragments[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2017, 3(6): 33-41.

图/表 9

表1

图1

表2

图2

表3

表4

表5

表6

图3

参考文献 27

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序号	例句
例1	……「今天，由中国贸易促进会广东分会与香港中华总商会联合主办的“九六税改及进口原料台账制执行实务研讨会在广州举行，向客商介绍「今年国家将实行的外经贸三大政策调整。」」……
例2	近年来，江苏省在对外开放中下大力气进一步改善投资环境，获得重大进展，增强了对外商投资的吸引力
例3	美、英、法三国的士兵也将于9月初最后撤离柏林。德国领土上存在占领军的状态行将结束

关系	描述
Before	tsi先于tsj发生
After	tsi后于tsj发生
Overlap	tsi和tsj的发生持续时间有交叉
Include	tsi的发生持续时间区间包含tsj
Simultaneous	tsi和tsj同时发生
None	tsi和tsj时序关系未知

特征编号	描述
①	2个句子之间是否存在时间词，存在：exist_t = 1；不存在：exist_t = 0
②	2个句子之间是否存在转折词，存在：exist_tr = 1；不存在：exist_tr = 0
③	2个句子中间间隔句子数，句子数：num
④	2个句子是否有时间功能词连接，存在：exist_f = 1；不存在：exist_f = 0
⑤	2个句子先后顺序，先于：order = b 后于：order = a

特征类别	具体特征
语义特征	2个事件片段核心词的语义相似度，用sim表示
	2个事件片段核心词是否为同义，用if_syn表示
	时间区间是否是DCT，用if_dct表示
特殊词	时间区间先后顺序，用order_t表示
	时间区间时态信息先后，用order_tense
	2个事件片段之间是否存在连接词，用if_conj表示
上下文信息	2 个事件片段在文中出现的先后顺序，用 order_a表示
	2个事件片段是否在同一个句子中，用if_in表示
	2个事件片段间隔的句子数目，用num表示

特殊词	时间区间
春节	过年的7天
五四	5月4日
六一	6月1日
圣诞节	12月24日至12月26日
国庆节	10月1日至10月7日

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Temporal relation recognition method based on news event fragments

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方法	P	R	F1
方法一	72.2%	72.34%	72.27%
方法二	73.31%	73.41%	73.36%
方法三	74.19%	74.32%	74.25%
本文方法	79.76%	80.01%	79.88%

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