【技术实现步骤摘要】
维吾尔语文本突发事件要素识别方法
本专利技术涉及一种事件要素识别
，是一种维吾尔语文本突发事件要素识别方法。
技术介绍
突发事件即在某一区域内，发生的毫无征兆的社会事件，例如火灾、地震等等。随着新疆地区经济实力得到蓬勃发展，携带着通信行业的蒸蒸日上，大量的民族语言web网页与通信交流平台喷涌而出，网站内容信息丰富。维吾尔语语料资源的充足使得基于维吾尔语事件信息特征工程从无从下手进步为触手可及。基于维吾尔语语料的事件数据特征工程的分析研究对于新疆这个少数民族聚居的特殊区域，不仅在少数民族语言的发展方面具有重要意义，而且对分析新疆当前形势，做到事前积极防范，事中有效处理，事后科学改进提供及时可靠的数据。目前，基于机器学习的算法模型在事件要素识别的研究中已占据主导地位，大多采用对事件语料集依赖性强、人工语料库规模大的监督型机器学习算法。这种算法通过丰富的事件语料训练集学习抽取各类别事件要素的隐含特征，但如果训练语料不充分或者事件语料集类别单一，将会严重影响各类别事件要素的识别结果正确性和有效性。
技术实现思路
本专利技术提供了一种维吾尔语文本突发事件要素识别方法，克服...
【技术保护点】
1.一种维吾尔语文本突发事件要素识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1，建立维吾尔语语料数据库，并对其中的语料文本进行预处理，形成样本语料集；S2，分别通过hand‑crafted方式和Word Embedding方式提取样本语料集中样本语料的六个hand‑crafted层面的特征块和WE特征项；S3，将六个hand‑crafted层面的特征块和WE特征项进行融合，生成融合特征集，并将融合特征集按比例分成训练特征集和测试特征集；S4，建立BiLSTM深度学习模型的维吾尔语文本突发事件要素识别模型，通过训练特征集和测试特征集对维吾尔语文本突发事件要素识别模型进行训练及测试，输...
【技术特征摘要】
1.一种维吾尔语文本突发事件要素识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1，建立维吾尔语语料数据库，并对其中的语料文本进行预处理，形成样本语料集；S2，分别通过hand-crafted方式和WordEmbedding方式提取样本语料集中样本语料的六个hand-crafted层面的特征块和WE特征项；S3，将六个hand-crafted层面的特征块和WE特征项进行融合，生成融合特征集，并将融合特征集按比例分成训练特征集和测试特征集；S4，建立BiLSTM深度学习模型的维吾尔语文本突发事件要素识别模型，通过训练特征集和测试特征集对维吾尔语文本突发事件要素识别模型进行训练及测试，输出训练后的维吾尔语文本突发事件要素识别模型；S5，利用维吾尔语文本突发事件要素识别模型完成维吾尔语文本中突发事件要素的识别。2.根据权利要求1所述的维吾尔语文本突发事件要素识别方法，其特征在于S2中通过hand-crafted方式提取样本语料集中样本语料的六个hand-crafted层面的特征块的过程为：S21，提取样本语料集中的样本语料，对样本语料中的事件句进行分词，获取每个词的词干和词干构型；S22，提取各个词词干的词特征块、词法特征块和触发词，并以触发词为中心提取各个词在事件句上下文中所承担的上下文特征块；S23，对词干构型中的附加成分进行切分，获取事件特征、语义特征以及句法特征。3.根据权利要求1或2所述的维吾尔语文本突发事件要素识别方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎红，何伟，王天军，冯磊，马斌，高阳，王晓磊，张烜，李德高，吕娜，尹蕊，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司信息通信公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：新疆,65
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。