一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310741535.X
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2013-12-27
申请人：
中国科学院自动化研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法
申请号	CN201310741535.X	申请日期	2013-12-27
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2014-04-02	公开/公告号	CN103699663A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	中国科学院自动化研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村东路95号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院自动化研究所	当前权利人	中国科学院自动化研究所
发明人	郝红卫;孙正雅;王桂香;梁倩
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	宋焰琴

摘要

本发明公开了一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其包括：一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：基于互联网中获取的数据，自动构建面向文本理解的大规模知识库，并实现其自动优化和知识更新；基于大规模知识库，对待检测的短文本进行结构化信息抽取，并根据所抽取的结构化信息对所述待检测的短文本进行分类，筛选出相应事件类文本；基于大规模知识库，将所筛选的事件类文本进行聚类，进而筛选出热点事件。本发明具有以下优点：自动从互联网中抽取结构化知识表示，并为实例和概念之间的语义关系建立结构化元组表示，并且具有知识回溯模式，提高了对短文本进行结构化信息抽取的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN103176981A	2013-06-26	2011-12-20	一种事件信息挖掘并预警的方法有效专利	中国科学院计算机网络信息中心
2	CN101980199A	2011-02-23	2010-10-28	基于态势评估的网络热点话题发现方法及系统无效专利	北京交通大学
3	CN103455705A	2013-12-18	2013-05-24	网络社会事件的协同关联跟踪及全局态势分析与预测系统无效专利	中国科学院自动化研究所

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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