基于混合模型的新闻事件要素提取方法

为了帮助读者从大量新闻报道信息中迅速地把握其主要内容,本文分析了事件要素对新闻主要内容的影响,结合新闻报道的基本原则和要求,提出了一种基于混合模型的事件要素提取方法.该方法首先对新闻数据中识别的实体进行加权,然后使用依存句法树分析实体在新闻事件中扮演的角色,并对关于要素的指代现象进行消解,最终融合频率及角色关系对实体加权的方法进行改进,有效地提取出新闻事件关联性较为重要的要素.实验结果表明,本文所述方法能够准确地提取出与新闻事件关联性较强的事件要素,提高了读者快速筛选新闻事件要素的效率.