一种事件粒度的抽取式话题简短表示生成方法

王伟玉^1,2,史存会^1,2*,俞晓明¹,刘悦¹,程学旗¹

1.中国科学院计算技术研究所 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室, 北京 100190;2.中国科学院大学, 北京 100190

出版日期:2021-05-20发布日期:2021-05-13

作者简介:王伟玉(1995— ),女,硕士研究生,研究方向为自然语言处理. E-mail:gogoy@qq.com*通信作者简介:史存会(1987— ),男,博士研究生,工程师,研究方向为网络科学、信息推荐、事件抽取. E-mail:shicunhui@ict.ac.cn
基金资助:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802370);中国科学院战略先导科技专项(A类)(XDA19020400)

An extractive topic brief representation generation method to event

WANG Wei-yu^1,2, SHI Cun-hui^1,2*, YU Xiao-ming¹, LIU Yue¹, CHENG Xue-qi¹

1. CAS Key Laboratory of Network Data Science and Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

Online:2021-05-20Published:2021-05-13

摘要/Abstract

摘要： 利用事件报道描述内容高度相似的特点,提出了一种抽取式话题简短表示生成方法。把事件文档标题集中的标题作为处理对象,从不同的标题中抽取出保留原有语序的共性信息,并进一步融合这些共性信息,生成事件粒度的话题简短表示。在来自搜索引擎中的事件数据上,实验结果表明该方法能生成精练、准确、语义明确完整且可读性好的话题简短表示。


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