基于改进K-means算法的时间和地点识别

事件要素识别主要包括时间要素和地点要素的识别。目前,时间和地点要素的识别主要是利用机器学习的方法,但是基于机器学习的方法容易受到语料稀疏性的影响。提出了基于改进K-means算法的时间和地点识别。该方法主要是对K-means算法进行改进,先利用Canopy算法求出聚类的K值,再根据改进的算法进行聚类分析,最后利用词性进行优化处理,并得到实验结果。