【摘 要】
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微博投诉文本中地理位置实体通常存在结构复杂,长度较长,描述较详细的特点。通过对投诉微博文本的分析,提出了地理位置实体自动识别的方法。该方法首先利用特征资源库对微博
【机 构】
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网络文化与数字传播北京市重点实验室; 北京信息科技大学计算机学院; 北京理工大学管理与经济学院; 北京城市系统工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271304);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037);北京市财政项目(PXM2014-17825-000005);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题项目(ICDD2015)
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微博投诉文本中地理位置实体通常存在结构复杂,长度较长,描述较详细的特点。通过对投诉微博文本的分析,提出了地理位置实体自动识别的方法。该方法首先利用特征资源库对微博进行特征标注,使用条件随机场(conditional random fields,CRF)模型识别地理位置实体。其次根据微博和地理位置实体的特点,对CRF识别后的数据进行二次标注。最后利用微博规则库对识别结果进行补召,修正地理位置实体,最终实现地理位置实体的识别。实验结果表明该方法有显著效果,F值可达到85.52%。
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