【摘 要】
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随着互联网的普及和计算机技术的发展,如何从海量的信息中快速获取关键信息已经成为了学术界亟待解决的重要问题之一。因此从中文新闻中抽取关键信息有着重要研究意义,同时也是论文的研究重点。论文从实体抽取、事件抽取、摘要抽取三个方面研究了中文新闻要素抽取技术。针对中文新闻要素抽取过程中存在的问题,论文进行了以下研究:（1）论文提出了一种基于词汇增强的实体抽取方法,解决了传统中文命名实体识别模型中仅使用字符向
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随着互联网的普及和计算机技术的发展,如何从海量的信息中快速获取关键信息已经成为了学术界亟待解决的重要问题之一。因此从中文新闻中抽取关键信息有着重要研究意义,同时也是论文的研究重点。论文从实体抽取、事件抽取、摘要抽取三个方面研究了中文新闻要素抽取技术。针对中文新闻要素抽取过程中存在的问题,论文进行了以下研究:（1）论文提出了一种基于词汇增强的实体抽取方法,解决了传统中文命名实体识别模型中仅使用字符向量表达存在的局限性。通过基于词汇增强的字词网格（Lattice）结构实现字词的联合嵌入,以及输入层的多特征嵌入,融合了汉字的字词特征和语义信息。编码层通过双向长短期记忆网络（Bi LSTM）结构提取字符在句子中的语义特征,同时引入了注意力机制调整隐藏层之间的权重分配,最后使用条件随机场（CRF）进行解码,得到全局最优序列标签。论文在Resume数据集和Boson数据集上进行对比实验,对模型的有效性和可行性进行了验证。（2）论文提出了一种基于机器阅读理解（MRC）方式的事件抽取方法,解决了传统事件抽取存在的论元重叠和难以捕捉语义信息的问题。由于中英文语言的差异性,不能直接使用面向英文文本的问题模板,因此论文设计了适用于中文事件抽取的问题模板,使用BERT作为基础模型,将MRC应用到事件抽取任务中,并设计对比实验对模型的有效性和可行性进行了验证。（3）论文提出了一种基于改进的Text Rank算法的摘要抽取方法,兼顾了文本的语义特征和统计特征。算法基于TF-IDF和Word2vec的文本向量化模型,引入了一种加权余弦相似度的计算方法,以此代替Text Rank算法原本的相似度计算方法,并引入最大边缘相关（MMR）算法对文本的冗余度进行控制。最后通过对比实验,对模型的有效性和可行性进行了验证。此外,论文基于各改进模型进行了系统实现,设计开发了中文新闻要素抽取系统。
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