[发明专利]新闻数据的事件关联图谱构建方法及装置

权利要求书

1.一种新闻数据的事件关联图谱构建方法，其特征在于，包括：

从新闻数据中抽取候选元事件及其事件类型和事件要素；

根据所述候选元事件的事件类型和事件要素，基于实体知识图谱中的实体链指对所述候选元事件进行事件共指获得共指事件；

基于共现关系抽取所述共指事件之间的关联关系；

根据所述共指事件及其之间的关联关系进行事件融合从而构建事件关联图谱；

其中，所述事件共指，包括：

对从所述新闻数据中抽取的两个候选元事件，进行事件类型判断；

当所述事件类型相同时，计算所述两个候选元事件所有对应的事件要素的实体内容在文字表达上的第一相似度；

根据现有的实体知识图谱中的实体链指，基于所述两个候选元事件所有对应的事件要素的实体内容在实体知识图谱中实体别名列表中的数量和隶属度，计算第二相似度；

根据所述第一相似度和第二相似度以及设定的第一系数，计算所述两个候选元事件的事件相似度；

将所述事件相似度大于设定阈值的两个候选元事件确定为共指事件。

2.根据权利要求1所述的事件关联图谱构建方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度和第二相似度以及设定的第一系数，计算所述两个候选元事件的事件相似度r_(A、B)，包括：

按照以下公式计算所述事件相似度：

r_(A、B)＝α×r_1(A、B)+(1-α)×r_2(A、B)

其中，α为第一系数。

3.根据权利要求1所述的事件关联图谱构建方法，其特征在于，所述事件共指，还包括：

根据所述两个候选元事件的地点要素，计算第三相似度；

根据所述事件相似度、所述第三相似度以及设定的第二系数，重新计算所述事件相似度。

4.根据权利要求3所述的事件关联图谱构建方法，其特征在于，所述重新计算所述事件相似度，包括：

按照以下公式重新计算所述事件相似度r_(A、B)，

r_(A、B)＝β×(α×r_1(A、B)+(1-α)×r_2(A、B))+(1-β)×r_3(A、B)

其中，r_1(A、B)为第一相似度，r_2(A、B)为第二相似度，r_3(A、B)为第三相似度，α为第一系数，β为第二系数。

5.根据权利要求1所述的事件关联图谱构建方法，其特征在于，所述计算第一相似度，包括：

按照以下公式计算所述两个候选元事件某一对应实体的第一相似度r_1(a,b)：

其中，a、b分别代表候选元事件A和B对应的实体内容ent_a、ent_b；str1、str2分别代表实体内容ent_a、ent_b的描述字符串，dist(·)代表计算编辑距离，len(·)代表字符串的长度；

按照以下公式对所有事件要素实体的第一相似度进行累加，获得所述第一相似度r_1(A、B)：

其中，N(ent∈ents_A∧ents_B)表示在事件A和事件B中均出现的实体的数量之和；N(ent∈ents_A∨ents_B)表示在事件A和事件B中分别出现的实体的数量之和。