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基于特征加权的事件要素识别
引用本文:付剑锋,刘宗田,刘炜,单建芳.基于特征加权的事件要素识别[J].计算机科学,2010,37(3):239-241.
作者姓名:付剑锋  刘宗田  刘炜  单建芳
作者单位:上海大学计算机工程与科学学院,上海,200027
基金项目:国家自然科学基金(60575035);;上海市重点学科建设项目(J50103)资助
摘    要:事件抽取是自动内容抽取(Automatic Content Extraction,ACE)会议评测的任务之一,事件要素识别是事件抽取的一个子任务。分析了事件抽取和事件要素识别的研究现状,提出了一种基于特征加权的事件要素识别算法(Feature Weighting Based Event Argument Identification,FWEAI)。该算法首先对分类算法中的ReliefF特征选择算法进行改进,将其应用于聚类算法中。改进的ReliefF算法(FWA)根据各个特征对聚类的不同贡献分配不同的权值,然后采用KMeans算法对事件要素进行聚类。实验结果表明,FWEAI算法可以提高事件要素识别的准确率。

关 键 词:特征加权  ReliefF算法  事件要素识别  事件抽取  
收稿时间:2009/4/17 0:00:00
修稿时间:2009/6/26 0:00:00

Feature Weighting Based Event Argument Identification
FU Jian-feng,LIU Zong-tian,LIU Wei,SHAN Jian-fang.Feature Weighting Based Event Argument Identification[J].Computer Science,2010,37(3):239-241.
Authors:FU Jian-feng  LIU Zong-tian  LIU Wei  SHAN Jian-fang
Affiliation:School of Computer Engineering & Science/a>;Shanghai University/a>;Shanghai 200072/a>;China
Abstract:Vent extraction is a task of Automatic Content Extraction (ACE) program.Event Argument Identification is sub-task of Event extraction.The state-of-the-art of event extraction and event argument identification was given.An algorithm named Feature Weighting Based Event Argument Identification (FWEAI) was proposed,which improved ReliefF,a feature selection algorithm in classification algorithm,and employed it in clustering algorithm.The improved ReliefF (FWA)can assign different weights to different features a...
Keywords:Feature weighting  ReliefF  Event argument identification  Event extraction  
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