最大熵模型的事件分类

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最大熵模型的事件分类

于江德, 李学钰, 樊孝忠, 庞文博

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于江德, 李学钰, 樊孝忠, 庞文博. 最大熵模型的事件分类[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

引用本文:

于江德, 李学钰, 樊孝忠, 庞文博. 最大熵模型的事件分类[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

YU Jiang-de, LI Xue-yu, FAN Xiao-zhong, PANG Wen-bo. Event Classification Based on Maximum Entropy Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

Citation:

YU Jiang-de, LI Xue-yu, FAN Xiao-zhong, PANG Wen-bo. Event Classification Based on Maximum Entropy Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

最大熵模型的事件分类

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

1.
安阳师范学院计算机与信息工程学院河南安阳 455002;
2.
北京理工大学计算机科学技术学院北京海淀区 100081

基金项目:

教育部博士点基金(20050007023)

作者简介:
于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等方面的研究.

中图分类号: TP391

Event Classification Based on Maximum Entropy Model

1.
School of Computer and Information Engineering,Anyang Normal University Anyang Henan 455002;
2.
School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology Haidian Beijing 100081

摘要: 提出了一种基于最大熵模型的事件分类方法，该方法能够综合事件表述语句中的触发词信息及各类上下文特征对事件进行分类。对其中的两个关键问题：参数估计、特征模板与特征选择进行了详细论述，采用IIS算法学习模型参数，使用增量选择方法选择特征。应用该方法对人民日报语料中的职务变动、会见、恐怖袭击、法庭宣判、自然灾害五类事件进行了分类实验，结果表明，该方法的分类效果明显优于传统的分类方法。
- 事件信息抽取 /
- 事件分类 /
- 事件表述语句 /
- 最大熵模型 /
- 触发词
Abstract: An approach based on maximum entropy model is proposed for event classification. This approach can classify the events by merging the features about trigger and context in event mention sentences. The key of the method is parameter estimation and feature selection, which are discussed in detail. IIS algorithm is employed for parameter estimation and incremental method is used for feature selection. Experiments are performed on management succession, meeting, terror attack, judicial adjudicate, and natural disaster in the People Daily corpus. The results show that the method can achieve much better performance than the traditional approach.
- event information extraction /
- event classification /
- event mention sentence /
- maximum entropy model /
- trigger

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最大熵模型的事件分类

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

1. 安阳师范学院计算机与信息工程学院河南安阳 455002;

2. 北京理工大学计算机科学技术学院北京海淀区 100081

基金项目:

教育部博士点基金(20050007023)

作者简介:
于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等方面的研究.

收稿日期: 2008-11-17
修回日期: 2009-12-13
刊出日期: 2010-08-15

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 提出了一种基于最大熵模型的事件分类方法，该方法能够综合事件表述语句中的触发词信息及各类上下文特征对事件进行分类。对其中的两个关键问题：参数估计、特征模板与特征选择进行了详细论述，采用IIS算法学习模型参数，使用增量选择方法选择特征。应用该方法对人民日报语料中的职务变动、会见、恐怖袭击、法庭宣判、自然灾害五类事件进行了分类实验，结果表明，该方法的分类效果明显优于传统的分类方法。

English Abstract

于江德, 李学钰, 樊孝忠, 庞文博. 最大熵模型的事件分类[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

引用本文:

于江德, 李学钰, 樊孝忠, 庞文博. 最大熵模型的事件分类[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

YU Jiang-de, LI Xue-yu, FAN Xiao-zhong, PANG Wen-bo. Event Classification Based on Maximum Entropy Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

Citation:

YU Jiang-de, LI Xue-yu, FAN Xiao-zhong, PANG Wen-bo. Event Classification Based on Maximum Entropy Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 612-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.030

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