基于EE与改进DBN的国家双边关系预测

为获得国家间双边关系预测的因果关系模型,提出一种融合事件抽取(event extraction,EE)、时序贡献度(time contributions,TCs)与动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)的国家双边关系预测方法。基于事件抽取技术对爬取的新闻数据抽取事件句、事件类型等要素。按月划分新闻数据,提取特征词,根据频次等计算每月的时序贡献度。基于专家制定的事件分值表与事件抽取结果构建国家双边关系数据集,将其输入融合时序贡献度的DBN模型训练结构和参数。以南海争端为例,构建了中国与其他参与国的双边关系预测模型,实验结果表明了方法的可行性。