【摘 要】
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随着网络媒体及其技术的蓬勃发展,网络新闻已成为互联网内容大数据的重要组成部分。与此同时,由于新闻报道的时效性、片面性等特点,网络新闻的碎片化问题不断凸显,人们难以从纷繁复杂的新闻信息流中掌握事件发展的来龙去脉。利用事件演化分析技术挖掘新闻事件间演化关系并跟踪新闻事件的演化过程,有助于解决新闻碎片化问题。然而,现有事件演化分析方法还存在以下不足:第一,现有事件特征建模技术忽视了对事件元素间关系的建模
【基金项目】
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中国工程院咨询研究项目（2020-XY-5）；
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随着网络媒体及其技术的蓬勃发展,网络新闻已成为互联网内容大数据的重要组成部分。与此同时,由于新闻报道的时效性、片面性等特点,网络新闻的碎片化问题不断凸显,人们难以从纷繁复杂的新闻信息流中掌握事件发展的来龙去脉。利用事件演化分析技术挖掘新闻事件间演化关系并跟踪新闻事件的演化过程,有助于解决新闻碎片化问题。然而,现有事件演化分析方法还存在以下不足:第一,现有事件特征建模技术忽视了对事件元素间关系的建模和利用;第二,传统演化图谱构建方法生成的结构复杂度高,并且没有建模事件间多话题演化关系;第三,现有方法通常假设事件只属于单话题而非多话题,这可能导致生成的演化过程不完整和不连贯,进而影响新话题的检测与跟踪。针对上述问题,本文提出一种基于事件图谱的新闻事件演化分析方法,主要研究工作如下:（1）为丰富新闻事件特征表示,提出一种基于语义和句法信息的新闻事件表示学习方法。首先基于句法规则从新闻文本中抽取句子级事件三元组,并提取新闻关键词作为事件核心词;接着训练事件核心词预测和子事件的缺失元素预测模型,获得捕获语义和句法信息的事件嵌入特征。（2）为降低演化图谱的复杂度并建模多话题演化关系,提出一种多话题新闻事件演化图谱（Multi-Topic News Event Evolution Graph,MTNEEG）构建方法。该方法不预先进行话题聚类,而是直接计算目标事件及其相关旧事件间的演化强度,以保留多话题演化关系;进一步地,基于演化模式的合理性约束条件构建非冗余的演化关系,以精简演化图谱的结构。（3）为有效检测和跟踪多话题新闻事件的演化过程,提出一种基于MTNEEG的演化过程检测与跟踪算法。该算法将检测与跟踪任务转化为MTNEEG中边界事件识别问题,并利用多话题演化关系和连惯性度量机制来提高演化过程的完整性和连贯性,最终将MTNEEG划分为多个交叠的演化过程。（4）原型系统实现与实验分析。首先在双结构网络下设计并实现了基于事件图谱的新闻事件演化分析原型系统,然后对所提出方法进行了实验分析。实验表明,所提出的新闻事件表示学习方法能够有效提升下游任务的性能;演化图谱构建方法能够有效降低演化图谱的复杂度并建模多话题演化关系;基于MTNEEG的演化过程检测与跟踪算法显著优于基线方法。
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