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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2020-12-03
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN112784602B
主分类号：G06F40/295
分类号：G06F40/295;G06F40/30;G06F16/951;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2021.05.28#实质审查的生效;2021.05.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于远程监督的新闻情感实体抽取方法，包括：爬取官方新闻网站新闻预料并缓存至本地仓库；对爬取的新闻语料进行预处理，获得切分成句的新闻预料；构建关键实体知识库，根据知识库对切分成句的新闻预料进行自动标注；利用标注了的新闻预料对情感句抽取模型进行训练使其具备对输入句子进行自动情感判断的能力；利用抽取出的情感句，将情感句作为情感实体抽取模型的训练集进行训练；爬取新闻语料并切分成句，将切分成句的新闻语料输入训练好的情感句抽取模型抽取情感句，并将抽取的情感句输入训练好的情感实体抽取模型，获得情感实体。本发明采用远程监督的方式为大量样本生成带噪声的数据集供模型训练，提高了模型训练的效率。
主权项：1.一种基于远程监督的新闻情感实体抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用爬虫技术，爬取官方新闻网站新闻语料并缓存至本地仓库；步骤2：对爬取的新闻语料进行预处理，获得切分成句的新闻语料；步骤3：构建关键实体知识库，根据知识库对切分成句的新闻语料进行自动标注；构建的关键实体知识库为人物、组织、国家、事件实体知识库；根据知识库对切分成句的新闻语料进行自动标注的原则为：当句子中出现超过n个知识库实体时标注为带情感句，n为设定的自然数；步骤4：利用标注了的新闻语料对情感句抽取模型进行训练使其具备对输入句子进行自动情感判断的能力；步骤5：利用步骤4抽取出情感句，将情感句作为情感实体抽取模型的训练集进行训练，使其具备抽取句中情感的持有者、表达对象、事件的能力；步骤6:采用步骤1、步骤2的方法爬取新闻语料并切分成句，将切分成句的新闻语料输入训练好的情感句抽取模型抽取情感句，并将抽取的情感句输入训练好的情感实体抽取模型，获得情感实体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于远程监督的新闻情感实体抽取方法
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