liuhuanyong/SequentialEventExtration liuhuanyong/SequentialEventExtration

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liuhuanyong/SequentialEventExtration
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liuhuanyong

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Sequential Event Experiment based on Travel note crawled from XieCheng，基于50W携程出行游记的采集与顺承事件图谱构建．

EvolutionaryEventGraph

Evolutionary Event Graph based on Travel note crawled from XieCheng，基于50W携程出行攻略的顺承事件抽取与事件图谱构建.

项目来源

目前,以谓词性短语作为事件表示的方法方兴未艾,针对特定领域,构建起特定领域的顺承事件图谱,可以支持事件推理,基于事件的意图识别与推荐等多项运用. 本项目将从出行领域展开进行实验.

项目构成

本项目由两个部分的组成,具体包括语料的获取以及基于语料的事件挖掘两个部分,具体项目目录包括:
news_spider:基于scrapy的游记采集脚本
event_graph:基于依存句法与顺承模式的顺承事件抽取脚 image:游记顺承事件图谱效果图

一 出行领域语料的获取

  1. 语料来源:携程出行攻略

  2. 时间范围:2018年7月14日之前

  3. 采集方式:使用scrapy编写爬虫脚本进行抓取

  4. 采集规模:共采集505767篇，量级50W　　

  5. 采集脚本目录:news_spider/travelspider

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二 基于出行语料的顺承事件图谱构建

1, 顺承事件的抽取

event_extract.py, 思想步骤如下:

  1. 输入游记文本
  2. 对游记进行长句切分
  3. 基于构造的顺承关系模板,进行顺承前后部分提取, 转入4)
  4. 对3)得到的部分进行短句处理,转入5)
  5. 对4)得到的短句进行谓词性短语提取
  6. 对5)得到的谓词性短语向上汇聚,得到一个长句的谓词性短语有序集合
  7. 对6)步骤得到的谓词性短语集合,以滑窗方式构造顺承关系事件对
  8. 对步骤7)得到的顺承事件对进行汇总,最终得到顺承事件库
  9. 对8)进行事件进行整合,去除过低频次的事件,构造标准顺承关系库

2, 顺承事件图谱的展示

10)使用VIS插件进行顺承关系图谱构建与展示, event_graph.py
11)由于VIS作为一个封装的JS库,因此生成的顺承图谱在项目中暂时设置到500,见travel_event_graph.html

三 顺承关系图谱效果

1) 总体图谱样式

以500个顺承事件, 进行顺承事件图谱展示,结果是一张事件网络,这是一个大的顺承关系图谱,由众多小子图谱构成
image

2) 去丽江子图谱

该子图谱围绕"去丽江旅游"这一出行事件为核心形成的事件群: image

3) 飞机路线子图谱

该子图谱显示了选择飞机进行出行形成的事件序列 image

4) 火车路线子图谱

该子图谱显示了选择火车进行出行形成的事件序列 image

5) 订酒店事件图谱

该子图谱描述了一个"预定酒店不愉快事件",从预定到失望到总结,在这条顺承事件链表现出来 image

6) 做饭事件图谱

该子图谱表示了一个"做饭"场景下的顺承事件,感觉也很有意思 image

总结

  1. 该项目只是一个基于50W文章领域语料,运用简单提取方式形成的顺承关系图谱demo,还有很多不足
  2. 该项目目前是形成了事件节点为326781个, 顺承事件对为543580条,分别为30W和50W的图谱规模
  3. 对于谓词性短语进行事件表示是事件表示的一种方式,本方法只采用VOB关系进行提取,这种方式还有待改进
  4. 以3)得到的结果中,还存在大量噪声,这一方面准确率受依存句法的准确性限制,另一方面该依存关系可能还相对单一,不够准确
  5. 在构造顺承事件序列的方法,本项目采用的是长句为单位下的滑窗方式进行构造,这个方式还有待改进
  6. 基于目前形成的顺承关系图谱还有待于进一步挖掘,可以在此基础上完成更多有价值的信息挖掘

contact

如有自然语言处理、知识图谱、事理图谱、社会计算、语言资源建设等问题或合作，请联系我:
邮箱:[email protected]
csdn:https://blog.csdn.net/lhy2014
我的自然语言处理项目: https://liuhuanyong.github.io/
刘焕勇，中国科学院软件研究所

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