基于特征加权的事件要素识别

事件抽取是自动内容抽取(Automatic Content Extraction,ACE)会议评测的任务之一,事件要素识别是事件抽取的一个子任务。分析了事件抽取和事件要素识别的研究现状,提出了一种基于特征加权的事件要素识别算法(Feature Weighting Based Event Argument Identification,FWEAI)。该算法首先对分类算法中的ReliefF特征选择算法进行改进,将其应用于聚类算法中。改进的ReliefF算法(FWA)根据各个特征对聚类的不同贡献分配不同的权值,然后采用KMeans算法对事件要素进行聚类。实验结果表明,FWEAI算法可以提高事件要素识别的准确率。