彭冰

摘 要 事件演化關(guān)系模型是一個科學的新聞事件演化建模方法，它有利于準確發(fā)掘新聞話題中各子事件之間存在的潛在關(guān)系。其具體方法是利用事件的內(nèi)容相似性、時間關(guān)系、命名實體以及關(guān)聯(lián)信息構(gòu)建新聞演化關(guān)系模型。本文通過具體的建模實驗，對該方法的可行性進行了探析。

關(guān)鍵詞 新聞事件；演化；建模方法

中圖分類號G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2015）141-0013-02

新聞報道中，一個新聞話題不僅僅是單一事件的報道，它還具有一個完整的時間演化結(jié)構(gòu)。而從新聞話題中掌握各個子事件的演化脈絡(luò)也并不是一件容易的事情。構(gòu)建事件演化關(guān)系模型，基于新聞事件的多層次特性，通過計算機技術(shù)發(fā)掘事件之間存在的演化關(guān)系，是本文對新聞事件演化建模的研究方向。

1 新聞事件演化

一個完整的新聞事件演化方式可以是由一個事件分裂成多個事件，也可能是多個事件相融合并合成一個事件，還可能是由單一的一個事件演變發(fā)展成另一個單一事件。確定新聞事件之間存在演化關(guān)系，應(yīng)滿足兩個條件：事件發(fā)生的時間具有先后關(guān)系；事件內(nèi)容之間相互關(guān)聯(lián)，其中，事件發(fā)生的時間所構(gòu)成的先后關(guān)系，表示該事件的演化方向。

2 新聞事件收集

在對新聞事件演化進行研究前，應(yīng)該收集新聞話題，并生成新聞事件集，事件集中統(tǒng)一新聞話題的報道應(yīng)為兩篇以上篇。本文主要對事件演化關(guān)系建模方法進行研究，基于避免出現(xiàn)報道聚類誤差的原因，新聞話題的收集采取人工方式進行，最終生成事件集。

事件內(nèi)容向量采用TF·IEF 模型創(chuàng)建，用T={，，…， }表示新聞話題的事件集合，用表示第i個事件中第j個特征的權(quán)重值，用{（，） |j =1，2，…，k}表示Ei的k個特征及其權(quán)重值，具體TF·IEF模型下，特征權(quán)重計算公式如下：

其中，表示特征在事件出現(xiàn)的頻次，表示出現(xiàn)特征的事件總數(shù)，表示T中總事件數(shù)。

3 事件演化關(guān)系建模

就計算目標來說，文本中的特征關(guān)聯(lián)度和互信息相似度較高，模糊匹配策略可以用于計算事件命名實體間的關(guān)聯(lián)度，當相同的命名實體都在一個事件中有出現(xiàn)，則稱之為一次關(guān)聯(lián)。因此，本文把在一個文本中共同出現(xiàn)兩個不同特征的概率進行替換，替換對象是它們在一個完整事件集中共同出現(xiàn)的事件個數(shù)，對特征在事件中的權(quán)重值進行計算，具體公式為：

其中，表示特征在事件A中權(quán)重；表示事件A中特征與事件B中特征的關(guān)聯(lián)度；表示特征與共同出現(xiàn)的事件個數(shù)；表示特征出 現(xiàn)的事件數(shù)；表示特征單獨出現(xiàn)的事件數(shù)。

4 新聞事件演化建模實例分析

4.1 實驗資料

實驗資料是利用網(wǎng)絡(luò)從中國新聞網(wǎng)中采集的2009年2月22日至4月22日關(guān)于山西2009年“2·22屯蘭礦難”的相關(guān)報道，共計682篇。本研究對這一新聞話題所涉及的各個事件進行匯總，共158篇報道，構(gòu)成8個事件，見表1。

以表1中的事件發(fā)生的時間為基礎(chǔ)，由相關(guān)專家小組，分析并構(gòu)建出具體的事件演化關(guān)系，同時對演化關(guān)系的正確性和完整性進行驗證。

4.2 實驗結(jié)果分析

本文中演化關(guān)系模型的主要對象是新聞事件的相似性、新聞事件命名實體特征關(guān)聯(lián)度（CS*FA），參與比較的關(guān)系模型有：CS模型、CS*DF模型以及事件內(nèi)容相似性模型。計算演化關(guān)系模型中不同閾值λ下的召回率、準確率，事件演化關(guān)系模型的系統(tǒng)性能隨著實體特征關(guān)聯(lián)度、新聞報道接近度的增加而增加，CS*FA關(guān)系模型表現(xiàn)最為明顯，具體如圖1所示。

本文提出的事件關(guān)系建模方法中，在進行自動的演化關(guān)系探測時，當λ為0.04時，分別有正確演化關(guān)系線10條，錯誤演化關(guān)系線3條，丟失的演化關(guān)系線6條，如圖2所示。

5 結(jié)論

現(xiàn)代社會中，網(wǎng)絡(luò)上的新聞事件報道數(shù)量巨大，為了能夠及時、準確地了解新聞事件的來由與發(fā)展歷程，本文基于事件的內(nèi)容相似性、時間關(guān)系、命名實體以及關(guān)聯(lián)信息構(gòu)建新聞演化關(guān)系模型。本文所研究的事件演化關(guān)系建模方法，可以將同一新聞話題中各事件之間的潛在演化發(fā)展脈絡(luò)良好呈現(xiàn)出來。

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