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基于词汇语义模式的金融事件信息抽取方法
罗明, 黄海量
计算机应用
2018, 38 (1):
84-90.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071678
信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题，提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先，定义了一个金融事件表示模型；然后应用基于深度学习的词向量方法来实现自动生成同义概念词典；最后采用基于有限状态机驱动的层次化词汇-语义规则模式实现了对各类金融事件信息自动抽取的目标。实验结果表明，所提方法可以从金融新闻文本中准确地抽取出各类金融事件信息，并且对26类金融事件的微平均识别准确率达到93.9%，微平均召回率达到86.9%，微平均F1值达到90.3%。
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