基于文档结构与深度学习的金融公告信息抽取

针对金融类公告中的结构化数据难以被高效快速提取的问题,提出一种基于文档结构与Bi-LSTM-CRF网络模型的信息抽取方法。自定义一种文档结构树生成算法,利用规则从文档结构树中抽取所需节点信息;构建基于信息句触发词的局部句子规则,抽取包含结构化字段信息的信息句;将字段的结构化信息抽取看作序列标注问题,分词时加入领域知识词典,构建基于Bi-LSTM-CRF的神经网络模型进行字段信息识别。实验结果表明,该信息抽取方法可以满足多类型公告的结构化信息提取,最终的信息句与字段信息抽取的平均F1值均可达到91%以上,验证了该方法在产品业务中的可行性和实用性。     

基于条件随机场的科研论文信息分层抽取*

在利用条件随机场进行信息抽取时,单纯基于词或基于块的方法,不能充分利用上下文信息在恰当粒度上进行切分和抽取,因此提出了一种基于条件随机场的科研论文信息分层抽取方法,利用分隔符、换行符、行首字符等格式信息,结合条件随机场的特征函数,将文本切分成文本行、块或单个的词等恰当的层次,再采用L-BFGS算法学习模型参数并进行特定文本域的抽取。实验结果表明,该方法的抽取性能优于基于词或块的条件随机场模型的信息抽取方法。     

基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法

提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的双重约束文本聚类算法。在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词-文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明,该算法具有较高的聚类精度,能提供更准确和有效的聚类结果。     

基于语义规则的Web金融文本情感分析

为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。     

基于语义规则的Web金融文本情感分析

为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。     

依存分析和HMM相结合的信息抽取方法

信息抽取是文本信息处理的一个重要环节,当前的信息抽取研究工作大多针对半结构化的文本。针对自由文本,提出一种依存分析和HMM相结合的文本信息抽取算法,该算法在运用依存分析对句子进行浅层句法分析的基础上制定相应规则,形成输入序列,结合HMM易于建立、适应性好、抽取精度较高的优势,实现自由文本的信息抽取。实验结果表明,新的算法在召回率、准确率和正确率指标上均有良好的性能,说明了算法的有效性,为文本信息的抽取提供了新思路。     

一种基于信息熵的中文高频词抽取算法

为扩展分词词典,提高分词的准确率,本文提出了一种基于信息熵的中文高频词抽取算法,其结果可以用来识别未登录词并扩充现有词典。我们首先对文本进行预处理,将文本中的噪音字和非中文字符转化为分隔符,这样文本就可以被视为用分隔符分开的中文字符串的集合,然后统计这些中文字符串的所有子串的相关频次信息,最后根据这些频次信息计算每一个子串的信息熵来判断其是否为词。实验证明,该算法不仅简单易行,而且可以比较有效地从文本中抽取高频词,可接受率可达到91.68%。     

基于语义的林产品贸易文本信息结构化研究

根据林产品贸易文本信息推送中信息结构化存储的需要,结合语义识别的基本原理和基于规则的信息抽取方法,提出一种基于规则的林产品贸易文本信息抽取方法,利用林产品贸易文本信息的特征,定义林产品贸易文本信息的文本层次识别规则,采用创建数据库和数据表匹配识别规则,给出识别规则匹配的正则表达式和文本内容截取识别规则,以抽取需要的特定事实信息,并以一种结构化的形式存储于数据库中。通过对实际林产品贸易网站的文本信息结构化抽取,证明该研究在林产品贸易信息推送中具有较好的应用价值。     

基于主题角色的文本情感分类方法

传统文本情感分类方法通常以词或短语等词汇信息作为文本向量模型特征,造成情感指向不明和隐藏观点遗漏的问题。针对此问题提出一种基于主题角色的文本情感分类方法。该方法首先提取出文本中的潜在评价对象形成评价对象集,评价对象作为情感句描述的主体能够很好地保存文本情感信息;然后使用LDA模型对评价对象集进行主题抽取,将抽取出的主题分裂成"正""负"两种特征项,将这两种特征项记为正负主题角色用于保存文本情感信息;最后,计算主题角色在文本中的情感影响值并建立主题角色模型。实验结果表明,所提方法与传统方法相比可有效提高主观性文本情感分类的准确率。     

不规范文本的无监督观点句抽取

观点往往承载着文本的重要信息,观点句抽取技术旨在抽取文本中包含作者主观观点的句子,其应用越来越广泛。针对网络语言不规范的现象,文章提出了一种对不规范文本的无监督观点句抽取方法,该方法先对语料及其分词结果进行规范化处理,再通过基于词典和基于规则的方法自动构造训练样例,对SVM分类器进行训练,再使用分类器抽取观点句。使用该方法在人工标注的语料以及COAE2011电子产品语料上进行实验,取得了较好的效果。