[发明专利]用语义迭代提取网络突发事件并识别外延事件关系的方法

权利要求书

1.用语义迭代提取网络突发事件并识别外延事件关系的方法，其特征在于包含事件触发词提取步骤，外延事件主题集合步骤，外延事件关系识别步骤，其中外延事件关系识别步骤包括了迭代抽取流程，迭代抽取流程使用Hearst Pattern算法；触发词提取步骤由分词，句法树建立，建立句法路径，提取触发词系列过程完成；外延事件主题集合步骤由事件元素识别，事件的表示，LDA聚类系列过程完成；外延事件关系识别步骤经过事件表示对主实体识别和外延实体识别进行迭代抽取，最终得到事件关系推理结果；

实现用语义迭代提取网络突发事件并识别外延事件关系的方法的具体步骤如下：

1）.事件触发词提取步骤

（1）分词：利用HanLp对在句级层面上对事件进行分词；

（2）句法树建立：将分词后的数据输入Standford Parser建立句子的语法树型结构，此处值得注意的需要是基于已有的树形结构进句法分析；

（3） 建立句法路径：根据树结构建立句法路径：“NN”表示句法树节点，“↓”表示前一节点是后一节点的父节点，“↑”表示前一节点是后一节点的子节点；泛化后的句法路径可表示为［NT↑…↑NT↓…↓NT front( back) ］，其中NT 表示句法树中任意非终结符号; front 表示在这条句法路径中，触发词位于最左边; back表示触发词位于最右边；依据句法路径找到触发词；

2）.外延事件主题集合步骤

（1）事件元素识别：事件元素识别使用优化后的ACE2005的定义，优化ACE2005中定义的8种事件类别以及33种子类别，将时间即time加入到每个事件类别中；

（2）事件的表示：在完成事件元素识别的前提下，将句子表示成一个事件元素组成的单元，举例说明例如：Lif/Die事件类型包含time，victim，place，instrument四个要素，这个类别的事件可以表示为；

（3）LDA聚类：定义外延事件只存在于在同类事件当中，外延事件与原事件本身是存在依赖关系的，用LDA聚类算法将事件聚类；

3）.外延事件关系识别步骤

（1）事件的表示：根据事件表示找到语义词；

（2）主实体识别和外延实体识别：根据分组的语义词进行主实体和外延实体的识别，主实体和外延实体都来源于触发词和部分事件元素，定义当事件的触发词和事件元素为外延实体，那么此事件为外延事件；

（3）Hearst Pattern算法：

输入：句子的Hearst Pattern

输出：，外延事件集合

1.

2.repeat

3.foreachdo

4.

5.ifthen

6.

7.end

8.ifthen

9.

10.foreachdo

11.

12.if

13.add to

14.end

15.End。