面向微博内容的信息抽取模型研究

发布时间：2017-11-01 08:13

  本文关键词：面向微博内容的信息抽取模型研究

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【摘要】：社会媒体是人们用来分享意见、见解、观念和经验的平台或工具,目前已经发展成具有重大影响力的新媒体。而微博作为社会媒体的一个重要部分,对信息的传播起到了很大的作用。面向微博内容的信息抽取就是要从充满噪音的、零碎的、非结构化的微博内容的自由文本中提取有价值的结构化的信息,以利于从微博内容中有效地获取信息。提出了一种基于因子图的微博事件抽取方法来准确地抽取微博中所反映的事件。最后通过实验验证了该方法在性能和准确性上都比其他的方法要高。
【作者单位】： 齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院;
【关键词】： 社会媒体 微博 事件抽取 因子图
【基金】：齐齐哈尔大学青年教师科研启动支持计划项目(2011k-M03) 黑龙江省自然科学基金项目(F201218)资助
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 社会媒体是人们用来分享彼此意见、见解、观念和经验的平台或工具。在不至混淆的情况下,社会媒体也泛指借助平台或工具性质的社会媒体所分享的内容。社会媒体内容可以是文本、图片、声音或视频。本文仅仅考察社会媒体中文本类型的媒体进行信息的抽取。最近5年来,社会媒体得到

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 杨武;宋静静;唐继强;;中文微博情感分析中主客观句分类方法[J];重庆理工大学学报(自然科学);2013年01期

【共引文献】

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本文编号：1125960