事件抽取技术的回顾与展望
关系抽取综述
关系抽取综述关系抽取是一种自然语言处理技术，用于检测文本中的实体之间的关系，它可以帮助我们理解文本的语义，以及文档中的实体及其关系。
关系抽取的主要任务是分析文本中的实体1和实体2之间的关系，如谁是谁的子女，以及谁在哪里工作等。
关系抽取有助于提取和构建文档或网络中实体间的关系，这些关系可以用于多种任务，如知识图谱建设，文本推断，事件提取，图像描述，文本分类，篇章注释和摘要等。
关系抽取通常由三个步骤组成：实体识别，关系抽取和实体关系链接。
在实体识别阶段，通常使用命名实体识别（NER）来检测文本中的实体，如人名，地名，机构名，时间等。
在关系抽取步骤中，最常见的技术是基于模板的关系抽取（TRRE），它可以检测文本中实体之间的关系，如关联，属性，关系等。
最后，在实体关系链接阶段，实体和关系链接被聚合为一个结构化的实体关系网络，它描述了文档中实体之间的关系，以及实体的关联和属性。
近年来，关系抽取技术已经取得了长足的进步，尤其是随着深度学习技术的发展。
深度学习技术已经大大提高了关系抽取的准确性，但仍有许多挑战需要解决，尤其是在多实体关系抽取任务中。
基于模板的关系抽取（TRRE）是一种有效的方法来抽取文本中实体之间的关系，它可以检测文本中实体之间的关系，如关联，属性和关系等。
然而，TRRE有其局限性，它只能抽取模板中指定的关系，并且它不能灵活地处理文本中的多能性。
此外，大多数正则表达式和模板不能处理跨文本或跨越文档的关系。
而基于学习的关系抽取（LRE）方法则可以有效地处理实体之间的多能性和跨文档关系。
一种有效的LRE方法是基于神经模型的关系抽取，它使用神经网络来检测文本中实体之间的关系。
例如，学习型关系抽取模型可以识别文本中实体之间的关系，而无需手动指定文本模板或正则表达式。
神经模型还可以提取跨文档的实体关系，如文档1中的实体1和文档2中的实体2之间的关系。
为了加强关系抽取的准确性，最近的一些研究工作专注于深度学习技术的运用，特别是基于神经网络的关系抽取技术。
如何使用AI技术进行文本挖掘和信息抽取
如何使用AI技术进行文本挖掘和信息抽取一、什么是文本挖掘和信息抽取？文本挖掘和信息抽取是利用人工智能（AI）技术从大规模的文本数据中自动发现和提取有价值的知识和信息的过程。
它们被广泛应用于许多领域，如自然语言处理、信息检索、情感分析、舆情监测等。
通过文本挖掘和信息抽取，我们可以从海量的文本数据中获取有用的信息，并加以分析和应用。
二、常见的文本挖掘方法1. 文本预处理在进行文本挖掘之前，需要对原始文本进行预处理。
这包括去除噪声，如停用词（the、is）和标点符号；将文本转换为小写形式以统一格式；进行词干提取或词形还原等操作，以减少词汇变体对结果的影响。
2. 关键词提取关键词提取是指从给定的文档中自动地抽取出关键词或短语。
常见的方法包括基于统计的TF-IDF算法、基于机器学习的主题模型（如LDA）以及基于深度学习的神经网络模型（如BERT）。
这些方法可以帮助我们快速了解一个文档的主旨和关键信息。
3. 文本分类文本分类是将给定的文本分配到预定义的类别中。
常见的方法包括基于机器学习的朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法可以用于自动对新闻文章、社交媒体评论等进行分类和标记。
4. 情感分析情感分析是指通过计算机技术自动检测文本中蕴含的情感倾向。
常见的方法包括基于词典的情感词汇扩展、基于规则的情感表达式匹配以及基于机器学习和深度学习的模型训练。
这些方法可以用于了解用户在社交媒体平台上对产品、服务或事件等所表达出的情绪态度。
5. 实体识别实体识别旨在从文本中自动辨别出具有特定意义或语义类型（如人名、地名、组织机构名等）的词语。
常见的方法包括基于规则、统计和机器学习算法，以及近年来兴起的深度学习模型。
实体识别在搜索引擎优化、信息提取、信息检索等领域有广泛的应用。
三、AI技术在文本挖掘和信息抽取中的应用1. 社交媒体分析通过对社交媒体上用户发布的大量内容进行挖掘和分析，可以了解用户的偏好、情感倾向以及热点话题。
基于深度学习的中文事件抽取算法研究
基于深度学习的中文事件抽取算法研究第一章：引言随着信息时代的发展，大量的中文文本数据被生成和存储。
这些文本数据中包含了大量的信息，其中不乏各种事件的描述。
对这些事件进行抽取和分析，可以帮助人们更好地了解和理解社会的动态变化。
因此，中文事件抽取算法的研究变得尤为重要。
传统的事件抽取方法主要基于规则和模式匹配，但这些方法通常依赖于人工定义的规则和特征，难以适应不同语境的变化。
本文将介绍一种基于深度学习的中文事件抽取算法，并通过实验证明其有效性和可行性。
第二章：相关工作在本章中，我们将回顾相关的研究工作。
首先介绍了传统的基于规则和模式匹配的事件抽取方法，然后介绍了一些基于机器学习的事件抽取算法。
接着，我们将重点介绍一些基于深度学习的事件抽取方法，并对比分析其优缺点。
最后，我们将介绍一些中文事件抽取的实际应用场景。
第三章：基于深度学习的中文事件抽取算法在本章中，我们将详细介绍我们提出的基于深度学习的中文事件抽取算法。
首先，我们将介绍算法的整体框架，包括输入和输出的处理方式。
然后，我们将分别介绍事件句子的表示方法和事件抽取模型的设计。
最后，我们还将介绍一些优化策略，以提高算法的性能。
第四章：实验与评估在本章中，我们将设计一系列的实验来评估我们提出的算法的性能和效果。
首先，我们将介绍实验数据的收集和预处理过程。
然后，我们将介绍评估指标的选择和定义。
接着，我们将展示实验结果，并进行详细的分析和讨论。
最后，我们将与其他方法进行对比实验，以进一步验证我们算法的优越性。
第五章：应用案例分析在本章中，我们将选择一些实际的中文事件抽取应用场景，并进行详细的案例分析。
通过这些案例分析，我们将展示我们提出的算法在不同领域中的应用效果和实际价值。
同时，我们将进一步探讨如何进一步改进和优化我们的算法，以解决实际应用中的挑战。
第六章：总结与展望在本章中，我们将对全文进行总结，并展望未来的研究方向。
首先，我们将总结我们提出的基于深度学习的中文事件抽取算法的主要贡献和创新点。
信息科学中的知识表示与抽取技术探讨
信息科学中的知识表示与抽取技术探讨随着信息时代的到来，人们对于信息的获取和利用变得越来越依赖于科技手段。
信息科学作为一门跨学科的学科，涵盖了信息的存储、传输、加工和利用等方面的知识。
在这个领域中，知识表示与抽取技术是非常重要的，它们可以帮助人们更好地理解和利用大量的信息资源。
本文将从理论和实践两个方面对知识表示与抽取技术进行探讨。
一、知识表示技术知识表示是将现实世界中的事物和关系转化为计算机可以处理的形式的过程。
目前，常用的知识表示技术主要包括本体论、语义网络、语义网等。
本体是一种对事物和关系进行形式化表示的方法。
它是一种描述事物的性质、事物之间的关系以及这些性质和关系的约束的形式化语言。
通过使用本体，可以对领域中的知识进行结构化的表示，从而有助于人们理解和利用这些知识。
本体的应用非常广泛，包括语义搜索、智能推荐等。
语义网络是一种将事物和关系表示为节点和边的图形结构的方法。
通过语义网络，可以将知识以图的形式进行可视化展示，便于人们对知识进行理解和利用。
语义网络可以用于构建知识图谱、进行知识推理等。
语义网是一种将事物和关系表示为语义三元组的方法。
每个语义三元组由主体、谓词和客体三个部分组成，分别表示事物、关系和事物。
通过将大量的语义三元组存储在语义网中，可以构建出一个庞大的知识库，为人们提供丰富的知识资源。
以上的知识表示技术都有各自的优缺点，适用于不同的应用场景。
在实际应用中，根据具体的需求和情况，可以选择合适的知识表示技术来进行知识的表示和管理。
二、知识抽取技术知识抽取是从大规模的文本或数据中自动抽取出有用的知识的过程。
在信息爆炸的时代，海量的信息资源给人们带来了巨大的挑战和机遇。
知识抽取技术可以帮助人们快速、准确地从大数据中获取有用的知识。
常见的知识抽取技术包括实体识别、关系抽取和事件抽取等。
实体识别是指从文本或数据中识别出具有特定含义的实体。
实体可以是人、地点、物体、组织等。
实体识别技术可以通过使用自然语言处理和机器学习等方法，从大量非结构化的文本中自动识别出实体，并进行分类和标注。
法律文档关键信息抽取技术
法律文档关键信息抽取技术法律文档关键信息抽取技术法律文档关键信息抽取技术简介人们在日常生活和工作中常常需要处理大量的法律文档，例如合同、法律文件和诉讼文件等。
然而，这些文档通常都是大篇幅的文字材料，其中包含了大量的信息。
为了能够高效地处理和利用这些文档，研究人员开发了一种称为法律文档关键信息抽取技术的方法。
法律文档关键信息抽取技术是一种自然语言处理技术，旨在从法律文档中提取出其中的关键信息。
这些关键信息可以是法律文件的标题、案件的相关方和背景、法律条款和条文等。
通过这种技术，用户可以快速地了解文档的主要内容和要点，从而提高处理文档的效率。
在实际应用中，法律文档关键信息抽取技术通常涉及以下几个方面的任务：命名实体识别、关系抽取、事件抽取和法律条款抽取。
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的词或短语，例如人名、地名、组织机构名等。
在法律文档中，识别出相关方的名称是非常重要的，因为这些名称通常与案件的背景和进展密切相关。
关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，例如合同的签署方、案件的原告和被告之间的关系等。
通过关系抽取，用户可以了解文档中不同实体之间的联系，从而更好地理解文档的内容。
事件抽取是指从文本中抽取出具有时间、地点和行为等要素的事件描述。
在法律文档中，案件的经过和详情通常以事件的形式呈现，通过事件抽取，可以更加直观地了解案件的发展过程。
法律条款抽取是指从文本中抽取出法律文件中的具体条款和条文。
法律条款往往是法律文件的核心内容，通过抽取这些信息，可以更好地理解法律文件的要求和规定。
为了实现上述任务，研究人员通常采用一些机器学习和自然语言处理的方法。
他们首先构建一个训练集，其中包含了大量已标注的法律文档，然后使用这些数据训练一个模型。
这个模型可以自动学习到从文本中提取关键信息的规律和模式，从而实现自动化的信息抽取。
总之，法律文档关键信息抽取技术是一种非常实用的技术，可以帮助用户快速地理解和处理大量的法律文档。
AI自然语言处理 信息提取与结构化数据
AI自然语言处理信息提取与结构化数据AI自然语言处理：信息提取与结构化数据自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门研究人与计算机之间如何进行自然语言交互的学科。
近年来，随着人工智能技术的不断进步，AI自然语言处理在各个领域显示出了巨大的潜力和应用前景。
其中，信息提取与结构化数据是AI自然语言处理中的重要部分，它通过从大量的文本数据中提取有用的信息并将其转化为结构化的数据形式，为后续的数据分析和应用提供了便利。
一、信息提取的基本过程信息提取是将无结构或半结构化的文本数据转化为结构化的数据，从中提取出具有特定意义和价值的信息。
它通常包括以下几个步骤：1. 文本预处理：对文本进行清洗、分词和词性标注等处理，以便后续的处理和分析。
2. 实体识别：在文本中识别和提取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
实体识别是信息提取的基础环节，它可以通过机器学习和深度学习等技术来实现。
3. 关系抽取：在文本中识别和提取出实体之间的关系。
例如，从新闻报道中提取出公司与股票的关系，从科技论文中提取出作者与机构的关系等。
关系抽取可以通过模式匹配、语义角色标注以及基于图谱的方法来实现。
4. 事件抽取：从文本中提取出描述具体事件的关键信息，包括事件的触发词、参与者、时间、地点等。
事件抽取常常和关系抽取密切相关，在一定程度上可以看作关系抽取的延伸。
二、应用领域信息提取与结构化数据在各个领域具有广泛的应用，下面以几个典型的领域为例进行介绍。
1. 搜索引擎：搜索引擎通过对海量的网页文本进行信息提取与结构化，能够快速准确地返回用户所需的检索结果。
通过识别网页中的标题、摘要、链接等信息，搜索引擎可以帮助用户更好地找到相关的网页资源。
2. 金融领域：金融领域对大量的新闻、财报等文本进行信息提取与结构化，有助于分析经济形势、股市走势等。
通过从新闻报道中提取出公司的财务数据、重大事件等信息，投资者能够更好地做出投资决策。
信息抽取技术(两篇)2024
引言概述：正文内容：一、预处理阶段1.文本清洗：根据特定的规则去除文本中的噪声和非关键信息，如标签、特殊字符等。
2.分词和词性标注：将文本按照单词或词语进行切分，并为每个词语标注其词性。
3.命名实体识别：通过训练模型或规则匹配的方式，识别出文本中的人名、地名、组织名等命名实体。
二、实体关系抽取1.监督学习方法：使用有标注的训练数据，通过构建特征向量并训练模型，抽取实体之间的关系。
2.无监督学习方法：根据文本中的共现统计信息和语义相似度等特征，对实体进行聚类和关联性分析，抽取实体之间的关系。
3.半监督学习方法：结合有标注和无标注的训练数据，使用半监督学习算法抽取实体之间的关系。
三、模板填充1.抽取模板学习：通过训练样本构建抽取模板库，将抽取模板与文本进行匹配，识别出文本中符合模板的信息。
2.规则匹配方法：根据预定义的规则和正则表达式进行匹配和抽取。
四、信息重要性排序1.文本特征表示：使用词袋模型、tfidf等方法将文本转化为特征向量表示。
2.监督学习方法：根据有标注的训练数据，训练模型对文本进行分类和排序。
3.无监督学习方法：根据文本的相似度和重要程度进行聚类和排序。
五、应用领域和挑战1.舆情分析：通过抽取关键字和实体，对社交媒体或新闻文本进行情感分析和舆情监测。
2.文本分类：根据抽取出的关键信息，将文本归类到不同的类别，如新闻分类、产品评论分类等。
3.知识图谱构建：通过抽取实体和实体关系，构建领域知识图谱，为智能问答和知识推理提供支持。
总结：信息抽取技术在大数据时代发挥着重要的作用。
本文从预处理阶段、实体关系抽取、模板填充、信息重要性排序和应用领域等五个方面详细阐述了信息抽取技术的相关内容。
信息抽取技术的应用范围广泛，但也面临着数据稀缺、多样性和噪声等挑战。
随着技术的不断进步，信息抽取技术将更好地应用于各个领域，并为人们提供更高效的信息处理和利用方式。
引言概述：信息抽取技术是一种自然语言处理技术，旨在从结构化和非结构化数据中抽取有用信息。
人工智能领域的知识自动抽取与归纳
人工智能领域的知识自动抽取与归纳人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种利用计算机模拟人类智能的技术，已经在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。
而在人工智能领域中，知识的自动抽取与归纳技术则被广泛应用于知识图谱构建、自然语言处理、智能问答系统等方面。
本文将深入探讨人工智能领域的知识自动抽取与归纳技术的发展现状、应用场景以及未来发展方向。
一、知识自动抽取与归纳技术概述知识自动抽取与归纳是指通过计算机程序从大量文本数据中提取出有价值的信息，并将其组织成结构化的知识。
该技术主要包括实体抽取、关系抽取和事件抽取等方面。
实体抽取是指从文本中提取出具有独立意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取则是在实体之间建立语义关系，并从文本中提炼出这些关系。
事件抽取则是将文本中描述发生事件的信息提炼出来，并进行分类和归纳。
二、知识自动抽取与归纳技术的发展现状知识自动抽取与归纳技术的发展经历了几个阶段。
早期的研究主要集中在规则和模板的设计上，通过手工编写规则和模板来进行知识抽取。
然而，这种方法存在着规则编写工作量大、适应性差等问题。
随着机器学习和深度学习等技术的发展，基于统计和机器学习方法在知识抽取中得到了广泛应用。
这种方法通过训练大量标注好的数据集，使得计算机能够自动学习到从文本中提取知识的模式和规律。
例如，在实体抽取中使用支持向量机（Support Vector Machine）算法、条件随机场（Conditional Random Field）算法等进行实体标注。
近年来，深度学习技术在知识自动抽取与归纳领域也有了广泛应用。
深度学习通过构建多层神经网络模型，能够从大规模数据中提炼出高层次、复杂的特征表示，并实现更加准确和高效的知识提取。
三、知识自动抽取与归纳技术的应用场景知识自动抽取与归纳技术在各个领域都有着广泛的应用场景。
在知识图谱构建中，知识自动抽取与归纳技术能够从大量的文本数据中提取出实体、关系和事件等信息，并构建起丰富的知识图谱。
事件提取方法在军事领域的应用趋势
第４３卷第６期２０２１年１２月指挥控制与仿真ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＶｏｌ ４３㊀Ｎｏ ６Ｄｅｃ ２０２１文章编号：１６７３⁃３８１９（２０２１）０６⁃０１２２⁃０６事件提取方法在军事领域的应用趋势吴㊀蕾１，２，邓甡屾１，３，柳少军１，李志强１（１．国防大学联合作战学院，北京㊀１０００９１；２．陆军航空兵研究所，北京㊀１０１１２１；３．陆军工程大学，江苏南京㊀２１０００１）摘㊀要：事件提取可以帮助用户从海量㊁无序的非结构化信息中快速㊁准确地获取感兴趣的事件，在自然语言处理领域有广泛应用㊂在梳理事件的概念㊁知识表示以及事件提取发展历程的基础上，对元事件和主题事件的提取方法分别进行了归纳和分析，并总结了事件提取方法在军事上的研究现状，探讨了其在军事领域未来的应用趋势㊂关键词：事件提取；元事件；主题事件；机器学习；深度学习中图分类号：Ｅ９１１㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃３８１９．２０２１．０６．０２２ＥｖｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＴｒｅｎｄｉｎＭｉｌｉｔａｒｙＦｉｅｌｄＷＵＬｅｉ１，２，ＤＥＮＧＳｈｅｎ⁃ｓｈｅｎ１，３，ＬＩＵＳｈａｏ⁃ｊｕｎ１，ＬＩＺｈｉ⁃ｑｉａｎｇ１（１．ＪｏｉｎｔＯｐｅｒａｔｉｏｎｓＣｏｌｌｅｇｅ，ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１；２．ＡｒｍｙＡｖｉａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１１２１；３．ＡｒｍｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｖｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｈｅｌｐｕｓｅｒｓｑｕｉｃｋｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｅｖｅｎｔｓｆｒｏｍｔｈｅｍａｓｓｉｖｅ，ｄｉｓｏｒｄｅｒｅｄａｎｄｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｓｏｒ⁃ｔｉｎｇｏｕｔｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔ，ｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｅｖｅｎｔａｎｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｖｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｅｔａ⁃ｅｖｅｎｔａｎｄｔｏｐｉｃｅｖｅｎｔａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｅｖｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｉｓｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｏｆｅｖｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｖｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｍｅｔａ⁃ｅｖｅｎｔ；ｔｏｐｉｃｅｖｅｎｔ；ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ收稿日期：２０２１⁃０５⁃０５修回日期：２０２１⁃０６⁃０９作者简介：吴蕾（１９８３ ），女，江苏泰兴人，博士研究生，工程师，研究方向为运筹分析与军事智能决策㊂邓甡屾（１９８２ ），女，博士研究生㊂㊀㊀大型计算机模拟对抗演习是和平时期训练指挥员作战指挥能力的主要手段，通常涵盖陆㊁海㊁空㊁天㊁电㊁网多维战场空间，具有模拟层次高㊁仿真规模大㊁覆盖范围广㊁演习要素全㊁描述实体多㊁行动交互复杂等特点㊂对抗演习过程中，人与计算机模拟系统交互作用产生海量的仿真信息，这些信息通常包括作战计划㊁行动指令㊁导调文书等内容，涵盖结构化㊁半结构化以及非结构化多种形式，其多样性和复杂性给指挥员带来了巨大的认知压力㊂因此，迫切需要一种方法，帮助指挥员从这些海量信息中快速㊁准确地筛选出较为关键的事件，为指挥决策或者检验评估提供支撑㊂目前，国内外针对事件提取研究主要集中在元事件提取方面，主题事件提取也逐渐引起关注，但事件提取方法在军事领域应用尚不成熟㊂本文对事件的概念㊁事件提取的发展历程进行了分析，归纳梳理了当前常用的事件提取方法以及各自的特点和局限，并结合事件提取在军事领域研究现状和技术发展，指出了其在军事领域未来的应用趋势，为进一步研究相关领域事件提取提供参考㊂１㊀事件提取相关概念及发展历程１ １㊀事件和事件提取事件（Ｅｖｅｎｔ）的概念来源于认知科学，相关研究者认为人类的记忆由事件以及事件之间的关系构成㊂随后，事件的概念逐渐发展到其他领域㊂在信息检索与信息提取领域，事件一般以句子为单位，指在特定时间段和特定区域内发生的事情，涉及角色的参与，并且由行动组成㊂Ａｌｌａｎ等认为事件是 细化了的用于检索的主题 ［１］，Ｙａｎｇ等将事件定义为 在一个特定时间㊁特定地点发生的事情 ［２］㊂在自动文本摘要领域，事件是比参与者㊁时间和地点等概念具有更大粒度的语义单元，具有动态性和完整意义㊂杨竣辉［３］将事件作为最基本的语义单元，通过研究事件及事件间的关系来表示文本的语义㊂王伟玉等［４］提出了一种事件粒度的话题表示方法，认为通过融合事件描述的共性信息，可以生成事件粒度的话题的简短表示㊂事件提取方法主要研究如何从描述事件信息的数据或语句中提取事件信息并以结构化的形式呈现出来，包括事件时间㊁事件地点㊁参与者以及动作或状态的变化等事件要素㊂１ ２㊀事件提取发展历程事件提取方法取得巨大进步，与测评会议ＭＵＣ㊁ＴＤＴ及ＡＣＥ的推动密不可分，这些测评会议虽然研究. All Rights Reserved.第６期指挥控制与仿真１２３㊀的侧重点各有不同，但是它们的召开在很大程度上促进了事件提取方法的快速发展㊂事件提取研究来源于２０世纪８０年代美国国防部高级研究计划局（ＤｅｆｅｎｓｅＡｄｖａｎｃｅｄＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｓＡｇｅｎｃｙ，ＤＡＲＰＡ）主办的消息理解会议（ＭｅｓｓａｇｅＵｎｄｅｒ⁃ｓｔａｎｄｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ＭＵＣ）㊂随着信息化战争的到来，军事数据数量巨大并且飞速增加，从纷繁复杂的数据中提取关键信息就显得极为重要㊂因此，会议最早的语料来源是美军的作战文书，任务是从这些作战文书中抽取相关事件，填入预先设置的模板㊂这一系列会议的召开标志着信息提取开始成为自然语言处理领域的一个重要分支㊂另一个评测会议 话题识别与跟踪（ＴｏｐｉｃＤｅ⁃ｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＴｒａｃｋｉｎｇ，ＴＤＴ）会议也是由ＤＡＲＰＡ主办的，它的主要任务是对面向新闻信息事件识别和提取的技术进行研究和评测，目的是通过对文本的划分㊁对新闻信息流的监控以及对同一话题下的分散报道的有效组织，发现特定领域新事件的报道㊂会议初期，学者们指出一个话题就是一个特定事件，随着会议的召开，话题逐渐发展为相互之间有关系的多个事件的组合㊂由美国国家标准与技术研究所（ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔａｎｄａｒｄｓａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮＩＳＴ）组织的自动内容抽取（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ＡＣＥ）国际测评会议进一步推动了事件提取研究的发展，这是事件提取领域非常重要的系列会议，主要研究如何从新闻语料库中自动抽取实体㊁关系㊁事件等内容㊂与ＭＵＣ会议相比，ＡＣＥ会议不针对具体的领域或场景，也不预先设置模板，更强调对文本中事件要素的识别与描述㊂２㊀事件提取的分类元事件表示一个动作的发生或状态的变化，它是主题事件的基本组成单位㊂目前国内外学者对于元事件提取的研究已经比较成熟，对于主题事件提取的研究也越来越重视㊂２ １㊀元事件提取随着事件提取技术的发展，元事件提取先后出现三种主要方法㊂最早出现的是基于模式匹配的事件提取方法，其在提取事件时用模式进行约束，从而找出符合约束条件的事件，具体提取流程如图１所示㊂国外很早就开展了这方面的研究工作，并陆续开发了ＰＡＬＫＡ㊁ＴＩＭＥＳ㊁ＡｕｔｏＳｌｏｇ⁃ＴＳ等基于模式匹配的事件提取系统㊂国内事件提取研究开展较晚，研究者们陆续定义了一些事件的模式并提出了相关模式学习方法，这些方法主要是利用与领域无关的知识库进行模式学习，进而实现事件提取㊂图１㊀基于模式匹配的元事件提取流程将传统机器学习方法应用到事件提取中主要是通过特征选择，训练出分类效果较好的分类器，进而实现事件的提取㊂用于事件提取的传统机器学习方法主要有支持向量机（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）模型㊁最大熵（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ，ＭＥ）模型㊁隐马尔可夫模型（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ，ＨＭＭ）㊁条件随机场（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓ，ＣＲＦ）模型等方法，它们各有其局限性，比如，ＳＶＭ模型难以在大规模训练样本上进行，ＨＭＭ需要严格的独立性假设作为前提，ＭＥ模型迭代过程计算量非常大，而ＣＲＦ模型较复杂且训练代价较高㊂随着人工智能技术的飞速发展，以循环神经网络（ＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）和卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）为代表的深度学习方法逐渐在事件提取中快速应用和发展㊂Ｎｇｕｙｅｎ［５］使用ＲＮＮ来进行事件提取的研究，在神经网络输入层除了使用传统的词向量之外，还根据文本内容增加了额外的特征向量，因此，能够更好地在局部文本中提取事件㊂Ｃｈｅｎ等［６］提出动态多池化卷积神经网络（ＤｙｎａｍｉｃＭｕｌｔｉ⁃ＰｏｏｌｉｎｇＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＤＭＣＮＮ）事件提取模型，在传统ＣＮＮ模型基础上增加了动态多池机制，从而提升了事件提取的效果㊂基于模式匹配的事件提取由于需要进行具体模式的构建，因此，方法可移植性较差，且模式构建通常需要领域相关专家的参与㊂与模式匹配方法相比，基于机器学习的方法需要的人工干预相对较少，但也需要借助工具选取与任务相关的特征，因而特征选取的好坏与事件提取的效果直接关联㊂而基于深度学习的事件提取方法采用的是端到端的学习，不需要借助外部的自然语言处理工具设计特征，但其对语料库的质量和数量要求很高㊂２ ２㊀主题事件提取单个元事件通常无法清楚描述整个事件，而主题事件作为元事件的有机组合，能更好地表现主题，目前可分为基于事件框架和基于本体两种方式㊂. All Rights Reserved.１２４㊀吴㊀蕾，等：事件提取方法在军事领域的应用趋势第４３卷基于框架的主题事件提取通过构建事件框架来提取事件，并根据一定规则将事件融合在一起㊂许荣华等［７］通过定义事件融合框架（ＴｏｐｉｃＥｖｅｎｔＦｕｓｉｏｎＦｒａｍｅ⁃ｗｏｒｋ，ＴＥＥＥ）来完成主题事件提取，如图２所示，一般通过合并与同一主题相关的所有元事件以及通过计算元事件与主题之间的相关性来呈现主题事件㊂赵文娟等［８］基于主题事件框架，构建网络事件提取流程，对从网络文档中提取㊁合并与主题事件相关的各种信息的技术和方法进行了描述与验证㊂图２㊀主题事件融合框架基于本体的主题事件提取开始受到越来越多的关注㊂本体是概念及概念间关系的一种表示方法，可以被看作一个描述某领域知识的通用概念模型，因此，非常适合描述主题型事件㊂张一帆等［９］提出了事件五元组表示方式和事件本体模型，该模型是以事件类为基本单位的知识表示模型，包含了时间㊁地点㊁动作㊁参与者㊁结果等事件要素，能够更全面㊁准确地描述突发事件，更好地展示主题㊂吴奇［１０］将本体技术应用到事件提取中，利用对领域知识的描述进行事件提取，指出可以利用本体中的概念和关系，结合本体中事件结构的特点，根据不同的算法和规则实现主题事件提取㊂３㊀事件提取方法在军事领域的研究现状和应用分析３ １㊀事件提取方法在军事领域的研究现状事件提取方法最早起源于美军对作战文书进行信息提取的需求，后来逐渐发展到金融㊁新闻㊁法律㊁医学等领域，并取得了极大的进步㊂国内近些年也开始注重对事件提取的研究，但目前，相比其他领域来说，军事领域事件提取相关研究相对较少，仅在军事实体事件提取㊁战场元素建模㊁作战文书事件提取等方面有一些研究㊂沈大川等人［１１］提出了利用本体和规则推理捕获战场 关键事件 的方法，构建了战场态势核心本体以及战场领域本体，提出战场数据是以事件的形式传递的，战场 关键事件 提取规则建立在战场领域本体的基础之上，通过对战场元素的概念建模以及一定条件的约束，能反映战场的要素及要素间的基本关系，结合一定的知识和规则可将这些要素和关系聚合成 关键事件 ㊂宋仁亮等［１２］提出利用事件描述模型提取战场关键事件的方法，他分析了战场关键事件的主要类型和相关特征，建立了关于战场关键事件的描述模型，通过对作战目标和战场区域之间的关系㊁作战目标与战场分界线之间的关系㊁战场实体属性的变化㊁作战力量的变化进行分析和计算，提取战场关键事件㊂付雨萌等［１３］以某海军舰队的活动事件为例，对相关军事实体进行了分类，在此基础上，结合军事活动的特点，分别对活动事件进行结构化㊁形式化描述，实现军事活动事件本体的构建，从而为其后续进行军事活动相关领域知识库及知识图谱的构建打下基础㊂游飞［１４］对军事装备实体事件进行分类，并运用双向长短时记忆（Ｂｉ⁃ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬｏｎｇＳｈｏｒｔ⁃ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ，Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ）网络模型对事件触发词进行识别，通过在模型中加入负采样训练得到的特征向量，并引入句法分析和双向多层ＬＳＴＭ，从而提升ＬＳＴＭ网络模型的性能，取得了良好的效果，反映出事件提取在军事领域的研究价值㊂王学峰等［１５］针对作战文书中出现的新力量㊁新编号和新战法难以通过简单的模板构建提取事件的实际问题，提出利用深度学习方法从作战文书中获取关键事件㊂Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ网络对较长句子上下文能较好记忆，动态词向量（ＥｍｂｅｄｄｉｎｇｆｒｏｍＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌｓｏｆＣｈａｒ⁃ａｃｔｅｒ，ＥＬＭｏ）对汉字语义能多重表示，ＣＲＦ模型对标注规则能有效学习，基于这些特点，构建了结合这三种方法的事件提取模型，并在演习导调文书语料集上进行了实验，取得了较好的事件提取效果㊂３ ２㊀军事知识图谱的应用现状军事知识图谱中包含的事件知识隐含于军事大数据中，需要通过事件提取技术从不断增加的海量军事数据中获取关键事件知识才能实现数据的有效利用㊂目前，军事领域已经逐渐开展相关知识图谱构建工作，为军事人员快速准确获取并共享军事相关知识提供支撑㊂第６期指挥控制与仿真１２５㊀邢萌等［１６］面向部队平时及战时的应用场景，针对军事领域的特点，提出军事领域知识图谱及应用技术架构，描述了军事领域知识图谱构建环节的难点，对基于本体的知识表示㊁基于机器学习的知识提取等关键技术进行研究，为开展军事领域知识图谱的应用提供支撑手段㊂吴云超等［１７］为提高仿真推演系统的效率，探讨了领域知识图谱在仿真实体动态生成中的应用㊂通过提出面向仿真推演的领域知识图谱构架及领域知识图谱构建方法，建立基于军事专家经验和知识的领域知识体系，实现从实时战场数据㊁作战条例㊁历史规律等结构多样的数据中提取相关的实体㊁关系㊁属性等事件要素㊂车金立等［１８］将知识图谱应用于装备维修保障知识库的构建㊂在对装备维修保障知识图谱的构建流程设计的基础上，利用装备维修保障数据进行关键信息的提取㊂知识图谱在装备维修保障领域的应用目的是解决装备维修保障信息化过程中出现的信息过载㊁查询信息效率低下等问题㊂张进等［１９］针对传统武器系统故障诊断方法的一些弊端，在统计岸炮武器系统各类常见故障的基础上，利用知识图谱构建领域知识库，并根据武器系统常见故障设定多重任务场景，然后基于任务驱动智能客服多轮对话，实现武器系统的故障诊断和排除㊂陈辞等［２０］从复杂关系语义特征出发，研究如何利用现有的军事知识图谱，对新增的军事知识进行语义融合和组织，深入研究军事语义信息提取方法以及基于在线和学习的信息提取机制，构建基于关联语义链网络的军事知识图谱演化研究方法和技术构架㊂王保魁等［２１⁃２２］基于知识图谱技术，采用态势要素解析方法与形式化态势知识描述方法相结合的方式，对想定场景初始态势中实体及其关系进行分析和知识表示学习，并提出基于图嵌入的兵棋联合作战态势实体知识表示方法，为大规模联合作战态势知识的获取㊁融合㊁推理奠定基础㊂胡志磊等［２３］围绕以事件为核心的事件图谱，对其构建与应用的相关模型和方法进行总结㊂对其中包含的事件提取㊁事件关系推断以及事件预测等技术进行分析，并给出事件图谱具体的应用场景㊂３ ３㊀面向仿真推演的事件提取方法应用分析模拟对抗演习时，推演数据急速增长，如何从这些海量㊁低密度㊁结构多样的信息中提取出关键事件逐渐受到重视㊂通过对推演数据进行事件提取，并以军事知识图谱㊁作战过程描述㊁作战行动脉络等形式展现，可以用来支持信息检索㊁自动问答㊁情报分析㊁知识推荐等活动，辅助导演部更好地对演习进行复盘评估，实施总结讲评，从而让指挥员更清楚地了解作战要素及演习过程，更有效地总结经验教训或者实施指挥决策，具体应用框架如图３所示㊂图３㊀面向辅助演习讲评的事件提取方法应用框架１）作战过程分析与描述如何从海量的计算机演习数据中筛选出影响演习进程或者作战结果的关键事件，对于分析评估整个作战过程至关重要㊂演习过程中，指挥员通常会根据作战任务和态势变化下达大量演习指令，形成众多的作战行动，产生不同的行动效果㊂这些作战行动中往往会包含一些影响战役进程或战略全局的重要事件，通过对这些重要事件进行提取和梳理不仅有助于描述作战过程，帮助指挥员聚焦关键行动，减少冗余信息的干扰，甚至可以进一步探寻联合作战中一些隐藏的规律㊂２）军事知识图谱的构建知识图谱（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ）是一种描述实体及其关系的语义网络，它提供对领域知识的可视化表示方法㊂军事知识图谱是各类作战实体及其关系的可视化呈现，通过构建军事知识图谱，将散乱㊁无序的战场数据整合在一起，可以提供作战要素㊁行动㊁效果以及关系等的查询与相关知识的推荐，为军事数据智能化分析提供有力支撑㊂事件提取作为军事知识图谱构建的基本方法之一，将对运用军事知识图谱研究作战过程中的事件及其关系建模等问题提供强有力的手段㊂３）作战行动脉络分析元事件粒度相对较小，通过其看问题往往比较片面，仅仅对其进行信息提取无法令人清晰地认识整个. All Rights Reserved.１２６㊀吴㊀蕾，等：事件提取方法在军事领域的应用趋势第４３卷事件过程㊂未来军事领域中，事件提取方法重要的一个应用趋势就是作战行动脉络分析㊂作战行动脉络作为一种特定的事件脉络，它通常是演习中指挥员关注的重点㊂面向演习讲评或者指挥决策需求时，导演部和指挥员更需要通过获取行动事件发生的原因㊁经过和结果等信息以及行动之间的层次关系㊁因果关系等来了解整个战役行动的脉络，掌握整个战役的发展过程，从而通过对多个行动及其之间关系的有序集合，完整㊁清晰地呈现整个战役的发展过程，真实再现重要作战行动的来龙去脉㊂３ ４㊀事件提取方法在军事领域的应用趋势利用事件提取方法对海量异构的军事数据进行分析与挖掘，能够大幅提高军事大数据的综合利用能力㊂随着人工智能技术的发展，事件提取方法在军事领域中的应用将呈现以下趋势㊂１）关注事件溯源以及趋势研判现代战争，军事行动多样，作战样式复杂，涉及要素众多，如何从多源㊁无序㊁复杂的海量数据中发现关键军事事件并对其来源以及意图趋势进行分析研判，对辅助指挥员准确判断敌情㊁正确指挥决策极为重要㊂事件提取方法作为情报分析与态势研判的基础，能够为指挥员从杂乱无章的数据中发现关键军事事件，并进行因果关系研判提供基本手段㊂通过对事件溯源和趋势分析，对弱关联事件进行数据挖掘，可以将军事行动的整个过程以及行动间的关系清晰地展现出来，为指挥员决策提供依据㊂２）聚焦特定任务知识图谱目前，军事知识图谱已发展得较为成熟，但其建设与应用仍存在较大局限㊂随着军事智能化要求的提高，军事知识图谱将进一步细化到各分支的业务领域㊂今后，面向特定作战任务的知识图谱以及侧重于复杂事件及其关系建模的知识图谱，将越来越受到关注㊂因此，针对不同的军事任务，需要从实际应用角度出发，考虑具体的应用背景和知识框架，界定出合理的知识粒度，才能更好地实现面向特定任务知识图谱的事件提取㊂３）重视面向事件的语料库构建目前，高质量数据集缺失或不足问题，使事件提取在军事领域的应用仍有较大局限㊂尤其深度学习方法对数据质量和数量要求很高，需要大量不同实例的数据集作为训练样本数据，数据量达不到一定规模将难以开展基于深度学习的事件提取研究㊂而当前军事领域面向事件提取的语料库并不丰富，成为制约军事领域事件提取方法研究的瓶颈㊂因此，未来将重视军事领域语料库的扩建，解决相关领域语料缺乏的问题㊂４㊀结束语本文梳理了事件的概念㊁事件提取的发展历程，对元事件和主题事件的提取方法分别进行归纳和分析，并结合事件提取在军事领域研究现状和技术发展，指出了事件提取方法在军事领域今后可能的应用趋势，为下一步事件提取工作的开展和研究提供参考㊂参考文献：［１］㊀ＡｌｌａｎＪ，ＰａｐｋａＲ，ＬａｖｒｅｎｋｏＶ．Ｏｎ⁃ｌｉｎｅＮｅｗＥｖｅｎｔＤｅ⁃ｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＴｒａｃｋｉｎｇ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２１ｓｔＡｎｎｕａｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡＣＭＳＩＧＩＲＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅ⁃ｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ，１９９８：３７⁃４５．［２］㊀ＹａｎｇＹ，ＣａｒｂｏｎｅｌｌＪＧ，ＢｒｏｗｎＲＤ，ｅｔａｌ．ＬｅａｒｎｉｎｇＡｐ⁃ｐｒｏａｃｈｅｓｆｏｒＤｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄＴｒａｃｋｉｎｇＮｅｗｓＥｖｅｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＳｐｅｃｉａｌＩｓｓｕｅｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ，１９９９，１４（４）：３２⁃４３．［３］㊀杨竣辉．文本事件关系抽取中关键技术研究及应用［Ｄ］．上海：上海大学，２０１９．［４］㊀王伟玉，史存会，俞晓明，等．一种事件粒度的抽取式话题简短表示生成方法［Ｊ］．山东大学学报，２０２１，５６（５）：６６⁃７５．［５］㊀ＮｇｕｙｅｎＴＨ，ＣｈｏＫ，ＧｒｉｓｈｍａｎＲ．ＪｏｉｎｔＥｖｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｖｉａＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］ʊＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａｎＣｈａｐｔｅｒｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａ⁃ｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ：ＨｕｍａｎＬａｎｇｕａｇｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２０１６：３００⁃３０９．［６］㊀ＣｈｅｎＹｕｂｏ，ＸｕＬｉｈｅｎｇ，ＬｉｕＫａｎｇ，ｅｔａｌ．ＥｖｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｖｉａＤｙｎａｍｉｃＭｕｌｔｉ⁃ＰｏｏｌｉｎｇＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］ʊＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎ⁃ｇｕｉｓｔｉｃｓ，２０１５：１６７⁃１７６．［７］㊀许荣华，吴刚，李培峰，等．基于事件框架的主题事件融合研究［Ｊ］．计算机应用研究，２００９，２６（１２）：４５４２⁃４５４４．［８］㊀赵文娟，刘忠宝．基于汉语框架的网络事件抽取及相关算法研究［Ｊ］．情报理论与实践，２０１６，３９（１０）：１１２⁃１１６．［９］㊀张一帆，郭勇，李坤伟，等．一种突发事件领域本体建模方法［Ｊ］．信息系统工程，２０２０，１（５）：１３４⁃１３６．［１０］吴奇．基于领域本体的Ｗｅｂ实体事件抽取问题研究［Ｄ］．济南：山东大学，２０１４．［１１］沈大川．战场关键事件提取技术研究［Ｊ］．计算机技术与发展，２００９，１９（１１）：２０２⁃２０５，２０９．［１２］宋仁亮，戴兆乐．战场关键事件提取与告警方法［Ｊ］．软件工程，２０１６，１９（１０）：１⁃３．［１３］付雨萌，程瑾，罗准辰，等．基于本体的军事活动事件知识建模研究［Ｊ］．中华医学图书情报杂志，２０２０，２９（３）：４７⁃５２．［１４］游飞．基于深度学习的军事事件抽取研究［Ｄ］．南京：华. All Rights Reserved.第６期指挥控制与仿真１２７㊀东计算技术研究所，２０１８．［１５］王学峰，杨若鹏，李雯．基于深度学习的作战文书事件抽取方法［Ｊ］．信息工程大学学报，２０１９，２０（５）：６３５⁃６４０．［１６］邢萌，杨朝红，毕建权．军事领域知识图谱的构建及应用［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２０，４２（４）：１⁃７．［１７］吴云超，毛少杰，周芳．面向仿真推演的领域知识图谱构建技术［Ｊ］．指挥信息系统与技术，２０１９，１０（３）：３２⁃３６．［１８］车金立，唐力伟，邓士杰，等．装备维修保障知识图谱构建方法研究［Ｊ］．兵工自动化，２０１９，３８（１）：１５⁃１９．［１９］张进，徐宁骏，赵伟光，等．基于智能客服技术的武器系统故障诊断方法［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２０，４２（４）：１２３⁃１２７．［２０］陈辞．基于知识图谱的军事知识演化技术研究［Ｊ］．舰船电子工程，２０１９，３９（６）：２２⁃２７．［２１］王保魁，吴琳，胡晓峰，等．基于知识图谱的联合作战态势实体描述方法［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２０，４２（３）：８⁃１３．［２２］王保魁，吴琳，李丽，等．基于图嵌入的兵棋联合作战态势实体知识表示学习方法［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２０，４２（６）：２２⁃２８．［２３］胡志磊，靳小龙，陈剑赟，等．事件图谱的构建㊁推理与应用［Ｊ］．大数据，２０２１，７（３）：８０⁃９６．（责任编辑：张培培）. All Rights Reserved.。
基于LDA模型和AP聚类的主题事件抽取技术
2017年第12期计算机与现代化JISUANJI Y U X IA N D A IH U A总第268期文章编号:1006 -2475 (2017) 12 -0077-05基于LDA模型和AP聚类的主题事件抽取技术张建恒，黄蔚，胡国超(华北计算技术研究所，北京100083)摘要：目前，事件抽取技术一般是对文本的事件信息进行直接抽取，忽略了文本的信息结构，并且抽取结果易受文本词语 分布的影响。
本文对文本的概念层级结构进行分析，并提出一种基于二次聚类并再划分的主题事件抽取方法。
该方法 可以提取文本的主题-事件层次化信息，并通过信息词的二次提取减小相关事件信息的干扰，优化抽取结果，并利用事件 时间轴展示出事件的发展状态信息。
实验结果表明本方法可以有效地提取文本的主题事件信息。
关键词：主题事件抽取；L D A主题模型；A P聚类；层次化信息；二次提取中图分类号:TP391.1文献标识码:A d o i:10. 3969/j.issn. 1006 事475. 2017. 12.015Topic Event Extraction Technology Based on LDA Model and AP Clustering MethodZHANG Jian-heng，HUANG Wei，HU Guo-chao(North C hina Institute of Computing Technology，Beijing 100083，China)A b s tra c t$At present，the event extraction technology is usually the direct extraction of thethe information structure of text，and the result is susceptible to the distribution of the words erarchical concept structure of tlie text，and proposes a metliod of extracting the topic event information of news clustering and subdividing. This method can extract the hierarchical topic-event information，an formation of thie relevant events by the two-stage extraction of information words. This way optimizes tion. And experiment shows that this method can extract the topic event information K e y w o rd s:topic event extraction; L D A topic model; AP clustering method; hierarchical information; two-stage extraction<引言在当前计算机与互联网技术快速发展的背景下，每天都有大量的文本信息被传送到互联网上，随之而 来的信息过载问题也愈发明显。
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Ｏ ｖ ｒ ｉｗ ｎｄ Ｐｒ ｓ ｃ ｆＥｖ ｎｔＥｘ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｅ ｖ ｅ ａ ｏ ｐｅ ｔｏ ｅ ｔ ａ ｔｏ ｃ ｎｏ ｏ ｙ
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事件 抽取 的主要研 究任 务 ， 点论述 和分 析 了事件 抽 取 的 主要 方 法 、 究 现状 及 关 键 技术 ， 重 研 最 后 总结 事件抽 取 的发展 历 程 、 件抽 取技 术 当前面 临的挑 战 以及未 来 需要 努力 的方 向。 事 关键 词 ： 事件 抽取 ； 息抽 取 ； 信 自动 内容抽取 ； 自然语 言处 理 中图分 类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献 标识 码 ： Ａ 文章编 号 ：６ １— ６ ３ ２ １ ） １ １３— ６ １ ７ ０ ７ （ ０ １ ０ —０ １ ０ 第 １ ２卷 Nhomakorabea第 １期
２１ ０ １年 ２月
信 息 工 程 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＩ ｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｕ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｏ ｎ ｙ
Ｖｏ ． ２ ＮＯ １ １ ．１ Ｆｅ ２ ｂ． ０１１
事 件 抽 取 技 术 的 回顾 与 展 望
许 旭 阳 ， 永峰 ， 文政 韩 宋
（ 息工程大学 信息工程学 院 ， 南 郑州 ４００ ） 信 河 ５０ ２
摘 要 ： 件抽取 技 术是 信息 抽取领 域 一个 重要 的研 究方 向。近 年来 ， 自动 内容抽 取 等评 测会 事 在
议 的推 动下 ， 事件 抽取 的研 究得 出了一 系列理论 和 算法 ， 并推 出一些实 用 的系统 。详 细介 绍 了
ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｒｃ ｓｉｇ
随着计 算 机 的发展 和互 联 网 的 日益普 及 ， 们 被包 围在信 息 的汪洋 大海 之 中 ， 何准 确有 效 的从大 量 人 如 无序 、 杂乱 、 结构 的信 息 中提取 感 兴趣 的事件 信息 已成为 亟 待解 决 的 问题 ， 件 抽 取技 术 正 是解 决 上 述 无 事
问题 的有力 工 具之 一 。事件 抽取 （ ｖｎ ｘｒｃ ｏ ） Ｅ ｅｔ ｔ ｔ ｎ 隶属 于 信 息抽 取 领 域 ， Ｅ ａｉ 主要 研 究 如 何 从含 有 事 件 信 息 的非 结构 化文 本 中抽取 出用 户感 兴趣 的事 件信 息 ， 自然 语 言表达 的事 件 以结 构化 的形 式呈 现 出来 ， 什 用 如 么人 ， 在什 么 地方 ， 什么 时 间 ， 了什 么事 等 … 。 做
事件抽 取 的研究 是 多学 科发 展 和应用 的需 要 ， 具有 深远 的理论 意 义 和 广泛 的应 用 价值 。它 涉及 到 自 然语 言处理 、 据 挖掘 、 器学 习 、 据库 等 多个 学科 的技 术 和方 法 ， 自动 文摘 ］信 息检 索 等 领域 均 数 机 数 在 ，
有着 广泛 的应 用 。因此 ， 事件 抽 取技 术 的研究 具有 重要 的现 实意 义 。
ａ ｔａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｒ ｎ ｈｅ ｋ ｙ ｔ ｃ ｏｏ ｙ，ｔ ｅ ｕ ｈ ｎ ｓ ｍｍ ａ ｉｅ ｈｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｆｅ ｅ ｘｒ ｃ ｉｎ， ａ ｄ ｆｎ ｌｙ ｉ ｄ — ｒｚ ｓ ｔ ｅ ｅ ｏ ｍ ｎｔｏ ｖ ｎｔｅ ｔａ ｔｏ ｎ ｉａ ｌ ｎ ｉ ｃ ｔｓ ｔ ｅ ｃ ａｌ ｎ ｅ ａ ｄ ｆ ｕｒ ｉｅ ｔｏ ｆｅ ｅ ｔｅ ｔａ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｅ ｈ ｈ ｌ ｇ ｎ ｕｔ ｅ ｄｒ ｃｉｎ ｏ ｖ ｎ ｘ ｒｃ ｉｎ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ． ｅ Ｋ ｅ ｏ ｄｓ： ｖ ｎ ｘ ｒ ｃｉ ｎ；ｉ ｆｒ ａ ｉｎ ｅ ｔａ ｔｏ ｙｗ ｒ ｅ ｅ ｔｅ ｔａ ｔ ｏ ｎ ｏｍ ｔｏ ｘｒ ｃｉｎ；ａ ｔｍ ａｉ ｏ ｔ ｎ ｘｒ ｃｉｎ；ｎａｕ ａ ａ ｇ ａ ｅ ｕ ｏ ｔｃ ｃ ｎ ｅ ｔｅ ｔａ ｔｏ ｔ ｒ ｌｌｎ ｕ ｇ
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