基于命名实体敏感的分层新闻故事线生成方法

作者：樊笑冰; 饶元^*; 王硕; 李睿祥; 刘旭辉

来源：中文信息学报, 2021, 35(01): 113-124.

DOI：10.3969/j.issn.1003-0077.2021.01.015

• 事件演变
• 故事线
• 聚类
• 主题模型
• 社区发现

社会网络中海量、无序且碎片化的新闻数据,使得人们无法从细粒度感知新闻事件,更无法多视角把握事件发展脉络。为了解决这个问题,该文提出基于命名实体敏感的分层新闻故事线生成方法,在无监督的情况下,充分利用新闻信息构造层次化、多视点的事件脉络。该方法主要通过以下3个步骤实现:(1)基于事件主题信息与隐式语义信息相结合的方法检测事件;(2)基于多维语义信息的社区检测算法划分主题事件的子事件;(3)基于多视点信息构造事件发展的脉络。在真实数据集上的实验结果表明,该方法在三个步骤比基线方法均有提高,其中在构造事件发展脉络阶段,该方法在理解性、概括性和准确性指标上分别高出0.44、0.11和0.50。

• 单位
  西安交通大学