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《清华大学》 2004年
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基于事件框架的主题相关文档智能检索的初步研究

吴平博  
【摘要】:互联网技术的发展给人们提供了广阔的获取信息的空间,怎样快速、准确、全面地从这个海量信息空间中获取用户感兴趣的主题信息成为现代信息检索技术研究的热点。而要提高检索系统的性能,除了改进和提高检索方法的性能,还必须加强对主题相关信息的收集和加工,以获得有效的检索资源。本文针对网络新闻,对面向用户兴趣文档的主题相关信息的智能检索进行了初步研究,其宗旨是进一步提高Web 信息检索的服务质量,主要内容包括冗余网页的判断与过滤、事件相关文档的收集和事件重要信息的抽取与集成。取得了以下一些研究成果: 第一、在有效提取网页文本的基础上,构造文本的特征串信息,用于冗余页面的判断。由此,提出了基于特征串的大规模中文网页去重算法。该方法引入了模糊匹配的思想,充分利用了网页文本的内容、结构信息。通过对算法的合理优化,使算法能够进行大规模的中文网页去重。在大规模开放测试中重复网页召回率达97.3%,去重正确率达99.5%。 第二、以用户阅读的少量文档为查询依据进行事件相关文档的收集,提出了一种基于事件框架知识的事件相关文档的检索方法。该方法利用事件的框架知识对事件相关文档进行预测,利用事件主体信息来降低其他事件的干扰,并对事件与文档的相关评价函数进行了改进。与没有引入事件框架知识和事件主体信息相比较,新方法明显提高了检索系统的性能,F-measure提高了31.5%。 第三、实现了一个事件关键信息的抽取与集成系统,本系统具有如下特色:(1)在进行事件抽取时,首先利用句型模板构造抽取规则,然后直接从经过基本短语识别、时间短语和空间短语识别和规范化处理的文本中抽取事件信息,从而跳过了深层句法分析,降低了实现系统的难度;(2)利用事件的规范化的时空信息关联不同文档中的同一事件,实现了事件合并;(3)利用事件文档的篇章结构较为松散的特征,当综合的事件文档发生事件转移时对其进行事件切分,从而解决了同一文档内不同事件信息的归并问题。实验结果表明:本文采用的方法和策略是有效的,抽取结果基本达到了国内外事件抽取的先进水平。
【关键词】:智能检索 网页去重 事件框架 信息抽取 事件合并
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.3
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • Abstract4-6
  • 目录6-9
  • 第一章 概述9-26
  • 1.1 论文研究的背景、目的及意义9-11
  • 1.2 Web信息检索11-13
  • 1.3 搜索引擎13-14
  • 1.4 基于内容的文本检索14-17
  • 1.4.1 信息检索模型14-16
  • 1.4.2 相关反馈和查询扩展16-17
  • 1.5 信息抽取技术17-23
  • 1.5.1 概述17-20
  • 1.5.2 信息抽取中的关键技术20-22
  • 1.5.3 信息抽取方法22-23
  • 1.6 论文的研究重点及主要工作23-25
  • 1.7 论文结构25-26
  • 第二章 基于特征串的大规模中文网页快速去重算法26-41
  • 2.1 引言26
  • 2.2 网页的重复特点26-27
  • 2.3 现有去重方法简介27-28
  • 2.4 基于特征串的去重算法设计28-33
  • 2.4.1 网页的文本提取28-29
  • 2.4.2 特征串的抽取29-30
  • 2.4.3 重复度评价函数的设计30-31
  • 2.4.4 效率的优化31-33
  • 2.5 实验及分析33-39
  • 2.6 小结39-41
  • 第三章 事件相关文档的智能检索研究41-57
  • 3.1 引言41-42
  • 3.2 思想技术路线42-50
  • 3.2.1 基本概念及解决问题思路42-43
  • 3.2.2 事件框架体系43-46
  • 3.2.2.1 框架理论43
  • 3.2.2.2 事件框架的应用实例43-45
  • 3.2.2.3 事件框架体系45-46
  • 3.2.2.4 事件框架的区别与联系46
  • 3.2.3 事件框架的产生46-48
  • 3.2.3.1 相关文档收集46
  • 3.2.3.2 特征选择46-47
  • 3.2.3.3 文档的相似度计算47
  • 3.2.3.4 文档聚类、侧面词抽取47-48
  • 3.2.3.5 人工整理48
  • 3.2.4 事件主体信息的收集48-49
  • 3.2.5 特征的增量学习49-50
  • 3.3 基于事件框架的事件相关文档检索模型50-52
  • 3.3.1 检索模型50
  • 3.3.2 特征的权值调整50-51
  • 3.3.3 文档与事件的相关评价51-52
  • 3.4 实验及分析52-55
  • 3.5 小结55-57
  • 第四章 基于时空分析的线索性事件的抽取与集成57-77
  • 4.1 引言57
  • 4.2 信息抽取研究现状57-58
  • 4.3 基于时空分析的线索性事件的抽取与集成58-73
  • 4.3.1 规则集的收集59-61
  • 4.3.2 时空短语的识别与规范化61-68
  • 4.3.2.1 时间短语的识别与规范化61-65
  • 4.3.2.2 空间短语的识别与规范化处理65-66
  • 4.3.2.3 隐含时空信息的处理66-68
  • 4.3.3 事件合并--合一函数的设计68
  • 4.3.4 分散信息的归并--事件的篇章结构的分析68-70
  • 4.3.5 事件抽取结果的输出70
  • 4.3.6 基于时空分析的事件抽取与集成系统70-73
  • 4.4 实验及分析73-75
  • 4.5 小结75-77
  • 第五章 结束语77-80
  • 5.1 全文总结77-78
  • 5.2 进一步研究的设想78-80
  • 参考文献80-85
  • 致 谢85-86
  • 附录86-88
  • 附录1: 汉语词性标记集86-87
  • 附录2: 汉语基本短语标记集87-88
  • 个人简历、攻读硕士学位期间发表的学术论文88

【引证文献】
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 钟涛;陈群秀;;基于Web主题性信息检索的灾难性事件信息抽取系统[A];中国计算技术与语言问题研究——第七届中文信息处理国际会议论文集[C];2007年
2 杨尔弘;方莹;;突发事件信息提取中模式的自动获取[A];中文信息处理前沿进展——中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集[C];2006年
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1 谢学敏;基于动态流通语料库(DCC)的流行语释义信息自动提取研究[D];北京语言大学;2006年
2 杨尔弘;突发事件信息提取研究[D];北京语言大学;2005年
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1 范小源;搜索引擎系统网页消重的研究与实现[D];中南民族大学;2007年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 梁伍七,江克勤;数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年02期
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2 张韵;张燕;苗艳华;蒲金霞;;提升小波在笔迹鉴别中的应用[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
3 罗仁泽;王汝言;冉瑞生;;二维PCA法策略及证明[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
4 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
5 林达真;李绍滋;;基于模式分类的汉语时态确定方法研究[A];第六届汉语词汇语义学研讨会论文集[C];2005年
6 韦艳艳;李陶深;;基于Stacking框架的学习机制研究[A];广西计算机学会2004年学术年会论文集[C];2004年
7 令狐大智;李陶深;;一种面向混合数据的自反馈模糊聚类分析算法[A];广西计算机学会2007年年会论文集[C];2007年
8 姚正;;关于决策树分类模型的评分函数研究[A];第11届海峡两岸信息管理发展策略研讨会论文集[C];2005年
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10 王忠;;制造业中知识管理的模型·工具·环境[A];2007海南机械科技论坛论文集[C];2007年
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4 刘云峰;基于潜在语义分析的中文概念检索研究[D];华中科技大学;2005年
5 许建潮;Web挖掘中若干问题的研究[D];吉林大学;2005年
6 杨震;个性化信息获取方法的研究[D];大连理工大学;2004年
7 吕铁军;通信信号调制识别研究[D];电子科技大学;2000年
8 凌杰;公路动态称重系统的设计理论研究[D];长安大学;2001年
9 李剑;局部放电灰度图象识别特征提取与分形压缩方法的研究[D];重庆大学;2001年
10 孙涛;基于数据融合技术的两相流流型辨识与流量测量方法研究[D];浙江大学;2002年
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1 王夏黎;视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现[D];西北大学;2001年
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3 曾慧宏;面向网络学习的知识服务平台及检索方法研究[D];中南大学;2005年
4 马金刚;基于向量空间的信息过滤关键技术研究[D];山东师范大学;2006年
5 胡吉祥;基于频繁模式的消息文本聚类研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
6 朱望斌;自动文本分类算法研究[D];湖南大学;2005年
7 陈梓展;基于知识管理的会议系统研究与设计[D];广东工业大学;2007年
8 叶云;基于P2PKM的桌面搜索优化的研究[D];广西大学;2007年
9 李智;基于树结构的网页数据自动抽取方法的研究与实现[D];吉林大学;2005年
10 张玉良;一种基于后缀树的包装器自动生成方法的研究[D];吉林大学;2005年
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1 赵伟,戴新宇,尹存燕,陈家骏;一种规则与统计相结合的汉语分词方法[J];计算机应用研究;2004年03期
2 吴平博;陈群秀;马亮;;基于时空分析的线索性事件的抽取与集成系统研究[J];中文信息学报;2006年01期
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