【摘 要】
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为获得国家间双边关系预测的因果关系模型,提出一种融合事件抽取(event extraction,EE)、时序贡献度(time contributions,TCs)与动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)的国家双边关系预测方法。基于事件抽取技术对爬取的新闻数据抽取事件句、事件类型等要素。按月划分新闻数据,提取特征词,根据频次等计算每月的时序贡献度。基于专家制定的事件分值表与事件抽取结果构建国家双边关系数据集,将其输入融合时序贡献度的DBN模型训练结构和参数。以南海争端为
【机 构】
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杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,中国电子科技集团公司第二十八研究所信息系统工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673146)。
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为获得国家间双边关系预测的因果关系模型,提出一种融合事件抽取(event extraction,EE)、时序贡献度(time contributions,TCs)与动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)的国家双边关系预测方法。基于事件抽取技术对爬取的新闻数据抽取事件句、事件类型等要素。按月划分新闻数据,提取特征词,根据频次等计算每月的时序贡献度。基于专家制定的事件分值表与事件抽取结果构建国家双边关系数据集,将其输入融合时序贡献度的DBN模型训练结构和参数。以南海争端为
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