基于事件抽取的中日新闻语料库构建方法

本篇论文《基于事件抽取的中日新闻可比语料库构建》由杨健和徐金安两位作者合作完成，发表在中国科技论文在线上。他们针对当前大规模、高质量平行双语语料库获取的困难，提出了一个创新的方法，专注于中文和日文新闻的可比性研究。研究的核心是利用事件抽取技术来构造中日新闻语料库。 事件抽取是一种自然语言处理技术，它可以从文本中识别和提取出有意义的事件，如人物、时间、地点和动作等元素，这些信息对于建立跨语言语料库至关重要。通过这种方法，作者首先利用网络爬虫从互联网上抓取大量的中文和日文新闻数据，确保了数据的实时性和广泛性。 接着，他们将事件抽取技术与日汉词典结合，对收集到的新闻进行特征提取，这些特征包括但不限于事件的主题、参与者、时间线索以及可能的上下文信息。这样做的目的是为了创造一个共享的事件结构，使得虽然语言不同，但具有相似事件结构的新闻可以相互对应，从而提高语料库的可比较性。 构建这样一个中日新闻可比语料库有多个优势。首先，通过事件作为桥梁，相似的事件可以在不同语言的新闻中找到共同点，有助于跨越语言障碍进行对比分析。其次，这对于机器翻译、多语言信息检索、情感分析等领域的研究具有重要意义，可以提升模型的跨语言理解和性能。此外，该方法也为跨文化交流和理解提供了有效的工具。 然而，构建过程中的挑战也不容忽视，如如何准确地进行事件抽取、如何处理不同语言间事件表达的差异、以及如何保证语料库的质量和规模等。尽管如此，这篇论文的贡献在于提出了一种新颖且实用的解决方案，为构建高质量的中日新闻语料库开辟了新的途径。 该研究通过事件抽取技术，成功构建了一个中文与日文新闻的可比语料库，为跨语言研究提供了一个有价值的数据资源，展示了在自然语言处理领域应用技术解决实际问题的能力。这一工作不仅推动了多语言研究的进展，也为实际应用中的语言翻译和信息处理提供了强大的支持。