一种基于最大熵分类器的新闻事件关联特征抽取方法研究

为了能够准确的识别出新闻事件的关联关系,本文对事件的内部结构和属性特征进行了分析和研究,归纳出7种对事件关联性起到关键性作用的影响因子,并采用最大熵分类器模型来对新闻事件语料进行标注、训练,最终完成对这7种影响因子的自动抽取。结果表明:本文方法较以往方法在准确率(P)、召回率(R)以及F值上均有显著提高,其中谓词特征提取准确率由51.3%提升至81.3%,召回率由53.4%提升至73.6%,F值由52.3%提升至77.3%。