Giveme5W1H：一个从新闻文章中提取主要事件的通用系统
计算与语言
2019-09-09 v1
摘要
从新闻文章中提取事件是文章摘要、文章聚类和新闻聚合等多种任务普遍需要的先决步骤。由于缺乏针对新闻数据集量身定制的、普遍适用且公开可用的方法，许多研究者不得不为其各自项目重复实现事件提取方法。新闻学的 5W1H 问题能够描述一篇文章的主要事件，即通过回答谁做了什么、何时、何地、为何以及如何。我们深入描述了一个改进版的 Giveme5W1H 系统，该系统利用句法和领域特定规则，自动从英文新闻文章中提取相关短语，为这些 5W1H 问题提供答案。基于这些问题的答案，系统确定文章的主要事件。在一项由三位评估员对 120 篇文章进行的专家评估中，我们测得整体精确率为 p=0.73，回答前四个 W 问题的精确率为 p=0.82，仅这四个问题就足以充分总结新闻文章所报道的主要事件。我们近期已将系统公开，它仍然是唯一一个能够广泛应用于新闻分析中多种用例的通用开源 5W1H 提取器。
引用
@article{arxiv.1909.02766,
title = {Giveme5W1H: A Universal System for Extracting Main Events from News Articles},
author = {Felix Hamborg and Corinna Breitinger and Bela Gipp},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02766},
year = {2019}
}