基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法

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	基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法
	罗明 1; 黄海量 2
刊名	计算机应用
	2018
卷号	38 期号:1 页码:84-90
关键词	词汇-语义模式信息抽取金融事件词向量词列表概念词典 Lexical-Semantic Pattern (LSP) information extraction financial event word vector word list concept gazetteer
ISSN号	1001-9081
英文摘要	信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题,提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先,定义了一个金融事件表示模型;然后应用基于深度学习的词向量方法来实现自动生成同义概念词典;最后采用基于有限状态机驱动的层次化词汇-语义规则模式实现了对各类金融事件信息自动抽取的目标。实验结果表明,所提方法可以从金融新闻文本中准确地抽取出各类金融事件信息,并且对26类金融事件的微平均识别准确率达到93.9%,微平均召回率达到86.9%,微平均F1值达到90.3%。
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WOS研究方向	Automation & Control Systems
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6157435
内容类型	期刊论文
源URL	[http://10.2.47.112/handle/2XS4QKH4/724]
专题	上海财经大学
作者单位	1.上海财经大学信息管理与工程学院, 上海 200433, 中国; 2.上海财经大学信息管理与工程学院;;上海财经大学, ;;上海市金融信息技术研究重点实验室, ;;, 上海;;上海 200433;;200433, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	罗明,黄海量. 基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法[J]. 计算机应用,2018,38(1):84-90.
APA	罗明,&黄海量.(2018).基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法.计算机应用,38(1),84-90.
MLA	罗明,et al."基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法".计算机应用 38.1(2018):84-90.