面向Web 新闻的事件多要素检索方法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(60975033)


Web News Oriented Event Multi-Elements Retrieval
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对用户获取事件类信息的需求,在分析Web 新闻特征、事件多要素检索特点的基础上,研究了面向Web 新闻的事件多要素检索方法.首先,提出了面向Web 新闻的事件多要素检索模型;然后,使用BNF(Backus-Naur form)形式化定义了事件多要素查询项;最后,结合事件的动作要素、Web 新闻标题的重要性及事件项与约束项之间的距离,提出了事件查询项与文档相关性的计算方法.设置了16 个事件多要素查询项,基于Baidu 搜索引擎对P@n 指标进行了实验分析,所提方法得到的平均P@10 结果为0.87,平均P@20 结果为0.83.对16 个事件查询主题,通过人工标注语料的方法对F-measure 指标进行了实验分析,所提方法得到的平均F-measure 为0.74.结果表明,所提方法对事件多要素的检索较为有效.

    Abstract:

    To meet the demand of effectively acquiring event information, a method of Web news-oriented event multi-elements retrieval is studied through analyzing characteristics of Web news and event multi-elements retrieval process. Firstly, a model of Web news-oriented event multi-elements retrieval is proposed. Secondly, event multi-elements query terms are formally defined by using the BNF (Backus-Naur form). Finally, incorporating the importance of event action element, Web news title and the distance between event terms and constrained terms, a method of computing the relevance between query terms and the document is proposed. Sixteen event query topics are created to implement the experiments. With the proposed method, this paper evaluates the index P@n based on the Baidu search engine, getting average P@10 of 0.85 and average P@20 of 0.83. This paper also evaluates the index F-measure through manually labeling the corpus with same method, obtaining average F-measure of 0.74. The results show that the proposed method offers more effective performances.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

仲兆满,李存华,刘宗田,戴红伟.面向Web 新闻的事件多要素检索方法.软件学报,2013,24(10):2366-2378

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2012-08-21
  • 最后修改日期:2013-02-04
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-10-12
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号