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金融领域的事件句抽取
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101, [2]首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心,北京100048
  • 相关基金:2014年度国家社会科学基金委托课题(14@ZH036);北京成像技术高精尖创新中心资助项目(BAICIT-2016003);国家自然科学基金资助项目(61271304,61671070)
中文摘要:

事件句抽取是事件抽取中的核心环节,在金融领域中,公司名识别则是事件句抽取中的重点和难点。针对金融领域的事件句抽取,首先充分利用互联网搜索和上市公司名信息进行公司名识别,如果一个Ⅳ元组是公司名,则进行互联网搜索的结果中包含“公司”“集团”等字词多,同时与公司名库中部分公司名有较高的匹配度;其次,综合考虑句子位置信息、包含公司名信息、包含领域动词信息、与标题相似度四个方面特征,构造权值表达式;最终从句子集中选出金融事件句。在数据集上测试,实验结果证明提出的金融领域事件句抽取方法是可行的,公司名识别方法的正确率可达82.28%,召回率达68.93%,事件句抽取的正确率可达66.83%。

英文摘要:

Event sentence recognition is an important part of the event extraction, and in the financial field, the identification of the company' s name is an essential as well as a difficult part of the event sentence recognition. For the event sentence identification in the financial field, this paper first made full use of the Internet search information to identify the company' s name. Secondly, it considered four factors to construct the value of multi-factor expression : the position of the sentence, the information of the company name, the domain verb information and the similarity between sentence and title. Finally, it chosed the financial event sentences from the sentence sets. The experimental results prove the method' s feasibility that the correct rate of the company name recognition method is 82.28%, and the recall rate is 68.93%. And the correct rate of event sentence recognition is 66.83%.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049