新闻提取关键信息方法（新闻提取关键信息方法是什么）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于新闻提取关键信息方法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、网站负面舆情新闻信息分析处理怎么做？

• 2、初三语文“信息的提取”讲评课教案

• 3、怎样提取关键词

• 4、必读！信息抽取(Information Extraction)【关系抽取】

一、网站负面舆情新闻信息分析处理怎么做？

网站负面舆情处理正确的五种有效策略如下：

首先，负面舆情新闻信息分析处理需根据明星负面信息中的关键信息点，找到真正的来源，看能否联系当事人处理此事，弄清事件的原因，并尽量减少重大问题。许多没有意识到这种明星舆情新闻负面处理的方法，导致负面影响加大。

第二，负面舆情处理需要找到相关网站和论坛，联系负责人沟通，处理相关信息，负面信息处理一般是付费的。

第三，找一家明星网站负面信息处理公司或网络营销工作室，这些媒体负面舆情处理的价格更加优惠，给他们做相对节省的时间和精力。

第四，如果处理问题的负面新闻信息分析方法无法解决，可以提取对方的负面关键词，然后合并撰写新文章，批量发布到主要媒体(百度新闻源可以优先考虑)。当搜索负面关键词时，确保你的文章可以排在第一位，从而抑制负面新闻信息。

第五，舆情信息处理可以建立明星负面新闻传播机制，定期发布正面企业报道，加强舆论引导，争取话语权，实现网站明星负面舆情信息处理。

二、初三语文“信息的提取”讲评课教案

初三语文“信息的提取”讲评课教案

引导语：学生熟悉中考题型、明确中考阅题标准，下面是我为你带来的初三语文“信息的提取”讲评课教案，希望对你有所帮助。

一、 教学目的

1、让学生熟悉中考题型、明确中考阅题标准;

2、培养学生准确审题、精确答题的习惯，提高应试水平;

3、教给方法，培养学生回答类似题目的迁移能力; 二、 教学重难点

1、重点：让学生学会把握标准答题;

2、难点：迁移训练;

三、 教学过程

【导入】

师：今天，我们改革一下，我们喊上下课和答问的时候，就不要站起来了，都坐着!好，上课!(可能有少部分同学仍然起立) 师：刚才站起来的同学没能获取我刚才讲话中的信息。老师说的“不需要站起来”这个信息，就没有输入到这些同学的大脑里面。——我们今天讲评的内容就是：《中考信息提取与转换》(出示)。什么是信息提取与转换?一般的来讲，信息提取就是概括，就是把一段文字的中心内容提取出来;把它说得广泛一点呢，还有很多其它形式，诸如要我们用语言、用图形等，把文章的内容或文段的内容简要地表达出来，或是把图形等信息转换成文字信息，形成结论。中考信息题应该说是这两年的一个热点，因为“课标”给我们提出了这样的要求：

(出示课标要求)：初步具备搜集和处理信息的能力。

【基本情况分析】

同学们对于下列这两道题做得不够好，错误率较高。其实这几题，有很强的方法性，因此我们将详细讲评。

【讲评】

1、第一题 题型：信息提取题

(1)题干：1、请用一句简洁的话概括新闻的内容。

学生答案比较：

答案1: 周波，是北京卫区某警卫师直属防化连的一名普通士兵，重

庆涪陵人。(中心内容提取错误)

答案2: 周波救落入冰水的儿童。(提取不全面)

答案3: 一名入伍才11个月的士兵向党组织递交了入党申请书;120

多天后，他为救落入冰水的儿童，献出自己年轻的生命。(信息整合不到位)

出示参考答案：周波救落入冰水的儿童献出自己年轻的生命。 (比较上面三个答案和标准答案的优劣)

做题思路：通读 结构 提取 整合

提取信息：1、导语是对新闻主体事件的高度概括，可从导语入手，

提取关键词

2、提取的信息应该是最新鲜、最重要、最本质的

总结方法：

方法提炼：谁 + 干什么 + 怎么样

答题模式：人(物)+ 事件 + 结果

(2)题干：请你就英雄周波的事迹作简要评论。

典型错误：

A、我们长大后也要当一名光荣的人民解放军。

B、周波的事迹震撼着我们，我们要舍己为人。

C、周波救落水儿童的举动，体现了一个人的素质。

错误归因：①不扣内容②方向错误③观点不全

展示优秀答案：

周波的舍己为人的事迹使我们深受感动，我们的解放军战

士无论在什么时代，都是最可爱的人。

方法归纳：扣新闻内容 + 观点明确 + 表达通顺

2、第三题 题型：表格信息转换题

题干：你从表格中得出了什么结论?

典型错误：

错误归因：①不看表头②直接转述③结论不全

方法归纳：①横向、纵向比较把握出题意图②准确概括、精确表达

学生答案评价(随机展示学生答案，学生评价)

四、迁移练习 (可让两个学生上黑板完成)

1、阅读下面材料，回答问题。

昨天，为体验生活，西南政法大学的30多 位学生在渝中区朝天门体验“棒棒”(力夫)。

上午9点，朝天门交易厅附近，手拿扁担的潘匀满头大汗，和同学张杰转悠着揽生意。“大学生当‘棒棒’，挑不挑得动哟?”看着文质彬彬的两人，雇主们连忙摆手拒绝。半小时下来，两人“颗粒无收”。

“叔叔，我们只收一元。”无奈下，两人只好狂压价格，终于抢到第一笔生意，忙把50多公斤重的塑料薄膜分成两堆，再用扁担横穿其间，晃晃悠悠地朝前走。每走一小段路，就得停下来休息。20分钟后，汗流浃背的两人终于拿到一元钱。

“这一元钱太不易了。”平时每月生活费都在3000元以上。从未吃过苦的潘匀为此感动得泪流满面。

用一句话概括新闻内容

请针对这则新闻内容进行简要评论。

2.阅读下面材料，回答问题。

长沙市某中学对该校300名高一学生采用无记名投票的方式，就“2004年感动中国人物评选”和“超级女声”两大电视节目进行调查，统计结果如下：

①请概括说明统计表反映的情况

____________________________________________________

②以上调查结果说明了什么问题?

____________________________________________________

分析：解答本题，先看调查内容，学会统计，筛选重要信息，并能总结出规律，在语言上要简洁。

答案：①两大电视节目比较，学生更喜欢“超级女声”。

②对不同电视节目的关注，反映了青少年不同的价值取向。

五、总结：

其实，信息提取的`关键是要有语境意识，同时掌握解题技巧和方法。对于文字类材料，如果是单一性的，你要积极走进材料，捕捉重要信息，依据要求作答;如果是复合性的，你要挖掘材料的共性，即交叉点，审视题干要求，提取、筛选符合要求的信息;对于表格类材料，你要纵横观察，比较数据，只有这样，才能准确作答。对于画面类材料，你要读出画面的内涵，借题发挥进行表述。 今天我们主要对于单一性的文字类材料和表格类材料的信息提取方法进行了一次概括，希望同学们多动脑，勤思考，善总结。

六、课后练习

1、《中考作业本》P41第一题。

2、《中考总复习》P45第二题中的第二小题。

【练习】

1、阅读下面的材料完成后面的习题。

新华网北京 2月19日电(陈辉、可儆)“只要党和人民需要，我会奉献一切!请党组织考验我!” 2007年10月12日，一名入伍才11个月的士兵向党组织递交了入党申请书;120

多天后，他为救落入冰水的儿童，献出自己年轻的生命，把青春永远定格在20岁。他叫周波，是北京卫区某警卫师直属防化连的一名普通士兵，重庆涪陵人。

2008年2月14日，师直属队在北京通州区宋庄镇徐辛庄村部队靶场进行实弹射击，防化连战士周波和刘冰恒两人担任流动哨，负责在靶场周围巡逻，避免射击时有人误入射击区。突然他们听到小孩的呼救声，扭头一看，发现有小孩从冰水中央掉了下去。周波与刘冰恒急忙冲向出事地点，来不及脱棉衣救跳进冰窟，奋力将一个小孩推上冰面。此时周波因呛了水，体力渐渐不支，当他用全力托起另一名儿童，又使劲推了战友一把后救沉了下去。闻讯赶来的人们先后将4人拉到岸边，两名儿童和刘冰恒安然无恙，年仅21岁的周波抢救无效壮烈牺牲。日前周波被授予革命烈士称号并追为中国共产党党员。

(1)、请用一句话概括这则新闻的内容。

(2)、请你就英雄周波的事迹作简要评论。

2.将下面的文字材料改写为“一句话新闻”。

央行的统计数字表明，到2月份我国的粮价已连续4个月小幅回升。分析师估计，今年国内主要粮食品种的价格水平可能持续走高。据国内媒体对全国832个县7万多农户3月初种植意向的调查，今年全国稻谷、小麦和玉米等谷物品种播种面积继续减少，只有豆类品种播种面积增加，这将对今年的粮价水平有一定影响。

3. 下面是一份对400名小学生、初中生和高中生课堂回答问题的情况调查表。请根据这个情况调查表，回答后面的问题。

_______________________________________________________________________

(2)针对这一问题请你提出一条建议。

4.下面是一份对200名初中生课外阅读的调查情况表，请根据这个调查情况，回答后面的问题。 _______________________________________ ②看了这一统计结果，你对同学的建议是：

_______________________________________

;

三、怎样提取关键词

提取时，要注意以下三点：

一是筛选陈述的对象（主要概念或主要事件）或议论的中心观点。

三是要注意与归纳概括信息题的不同。提取的关键性词语的答案一般就在所给语段中，不需要我们自己去概括，或者用我们的理解来替代本来就存在的关键信息；而概括信息大多数情况则是对所给信息进行分析、归纳、整合，在语言表述上，可以是所给语段中现成的关键性词语，也可以是高度概括了的能够替代原语言信息的词语。

【考题再现】

（2010年高考江苏卷第3题）阅读下面一段文字，找出“碳链式反应”过程的三个关键性词语。

科学家在喀斯特地貌的研究中，发现了一个复杂的碳链式反应。当水流从空气中“大口吮吸”二氧化碳并侵蚀石灰岩时，持续不断的吸碳过程就开始了。接着，在岩石表面自由流淌的酸性水流携带着大量碳酸氢根，随着自然界的水循环辗转奔向江河湖海。此时，浮游植物体内的“食物加工厂”在急切地“找米下锅”，它们惊喜地发现，只要分泌一种叫做“碳酸酐酶”的催化剂，对水中的碳酸氢根“略施魔法”，等待加工的“米”——二氧化碳，就唾手可得。最终，光合作用将大量随波逐流的碳转化成有机碳，封存于水生生物体内。

【解析】

1.读题，明确题干要求以及文段的主要表述对象或主要事件或议论的中心观点。本题题干要求就是找出“碳链式反应”过程的三个关键性词语，文段的主要表述对象就是碳链式反应。

2.整体把握段落，区分句间关系，划分层次。本段落共有5句话，其中第1句话指出了说明的中心——科学家发现了碳链式反应。再根据表示过程的“开始”“接着”“最终”三个序数词，把其余的4句话分为三层，其中3、4句为一层，第2句、第5句各为一层。

3.筛选与主概念相对应的谓语动词或总结性的词语。根据上述分析，提取的关键词是表示过程的，因此可以确定第1个层次与“开始”相对应的核心动词是“吸碳”，第2个层次与“接着”相对应的核心动词是“略施魔法”，第3层次与“最终”相对应的核心词是“光合作用”，由此可得出三个关键性词语。

【参考答案】

（1）吸碳；（2）“略施魔法”；（3）光合作用。

【牛刀小试】

请筛选整合下面文字中的主要意思，提炼出关于“碳中和”定义的4个关键词语，并要注意四个词语的顺序。

“碳中和”的目的是为了环保。人们计算自己日常活动制造的二氧化碳排放量，包括直接的和间接的，并计算抵消这些二氧化碳所需的经济成本。人们可以通过植树或其他环保项目吸收大气中相应的二氧化碳；个人也可以付款给专门企业或机构，由这些企业或机构通过植树或其他环保项目吸收大气中相应的二氧化碳。2006年，《新牛津美国字典》将“碳中和”评为当年年度词汇。它已经从最初由环保人士倡导的一项概念，逐渐获得越来越多民众支持，并且成为受到许多国家政府当局所重视的实际绿化行动。

四、必读！信息抽取(Information Extraction)【关系抽取】

     信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。 例如从新闻中抽取时间、地点、关键人物，或者从技术文档中抽取产品名称、开发时间、性能指标等。能从自然语言中抽取用户感兴趣的事实信息，无论是在知识图谱、信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中，信息抽取都有广泛应用。

     信息抽取主要包括三个子任务 ：

     关系抽取 ：通常我们说的三元组(triple)抽取，主要用于抽取实体间的关系。

     实体抽取与链指 ：也就是命名实体识别。

     事件抽取 ：相当于一种多元关系的抽取。

     关系抽取（RE）是为了抽取文本中包含的关系，是信息抽取（IE）的重要组成部分 。主要负责从无结构文本中识别出实体，并抽取实体之间的语义关系，被广泛用在信息检索、问答系统中。本文从关系抽取的 基本概念 出发，依据不同的视角对 关系抽取方法进行了类别划分 ；最后分享了基于深度学习的关系抽取方法常用的数据集，并总结出基于深度学习的关系抽取框架。

    完整的关系抽取包括实体抽取和关系分类两个子过程。实体抽取子过程也就是命名实体识别，对句子中的实体进行检测和分类； 关系分类子过程对给定句子中两个实体之间的语义关系进行判断，属于多类别分类问题 。

    例如，对于句子“青岛坐落于山东省的东部”，实体抽取子过程检测出这句话具有“青岛”和“山东”两个实体。关系分类子过程检测出这句话中“青岛”和“山东”两个实体具有“坐落于”关系而不是“出生于”关系。在关系抽取过程中，多数方法默认实体信息是给定的，那么关系抽取就可以看作是分类问题。

    目前， 常用的关系抽取方法有5类，分别是基于模式匹配、基于词典驱动、基于机器学习、基于本体和混合的方法 。基于模式匹配和词典驱动的方法依靠人工制定规则，耗时耗力，而且可移植性较差，基于本体的方法构造比较复杂，理论尚不成熟。 基于机器学习的方法以自然语言处理技术为基础，结合统计语言模型进行关系抽取，方法相对简单，并具有不错的性能，成为当下关系抽取的主流方法，下文提到的关系抽取方法均为机器学习的方法 。

    关于信息关系抽取，可以 从训练数据的标记程度 、 使用的机器学习方法 、 是否同时进行实体抽取 和 关系分类子过程以及是否限定关系抽取领域和关系专制 四个角度对机器学习的关系抽取方法进行分类。

    根据训练数据的标记程度可以将关系抽取方法分为 有监督、半监督和无监督三类 。

     有监督学习 ，处理的基本单位是包含特定实体对的句子，每一个句子都有类别标注。 优点 ：取能够有效利用样本的标记信息，准确率和召回率都比较高。 缺点 ：需要大量的人工标记训练语料，代价较高。

     半监督学习 ，句子作为训练数据的基本单位，只有部分是有类别标注的。此类方法让学习器不依赖外界交互，自动地利用未标记样本来提升学习性能。

     无监督学习 ，完全不需要对训练数据进行标注，此类方法包含实体对标记、关系聚类和关系词选择三个过程。

    根据使用机器学习方法不同，可以将关系抽取划分为三类： 基于特征向量的方法 、 基于核函数的方法 以及 基于神经网络的方法 。

     基于特征向量的方法 ，通过从包含特定实体对的句子中提取出语义特征，构造特征向量，然后通过使用支持向量机、最大熵、条件随机场等模型进行关系抽取。

     基于核函数的方法 ，其重点是巧妙地设计核函数来计算不同关系实例特定表示之间的相似度。 缺点 ：而如何设计核函数需要大量的人类工作，不适用于大规模语料上的关系抽取任务。

     基于神经网络的方法 ，通过构造不同的神经网络模型来自动学习句子的特征，减少了复杂的特征工程以及领域专家知识，具有很强的泛化能力。

    根据是否在同一个模型里开展实体抽取和关系分类，可以将关系抽取方法分为 流水线（pipeline）学习 和 联合（joint）学习两种 。

     流水线学习 是指先对输入的句子进行实体抽取，将识别出的实体分别组合，然后再进行关系分类，这两个子过程是前后串联的，完全分离。

     联合学习 是指在一个模型中实现实体抽取和关系分类子过程。该方法通过使两个子过程共享网络底层参数以及设计特定的标记策略来解决上述问题，其中使用特定的标记策略可以看作是一种序列标注问题。

    根据是否限定抽取领域和关系类别，关系抽取方法可以划分为 预定义抽取 和 开放域抽取 两类。

     预定义关系抽取 是指在一个或者多个固定领域内对实体间关系进行抽取，语料结构单一，这些领域内的目标关系类型也是预先定义的。

     开放域关系抽取 不限定领域的范围和关系的类别。现阶段，基于深度学习的关系抽取研究集中于预定义关系抽取。

    基于深度学习的关系抽取方法常用的数据集有 ACE关系抽取任务数据集 、 SemEval2010 Task 8数据集 、 NYT2010数据集 等.

     ACE关系抽取任务数据集 ：ACE2005关系抽取数据集包含599篇与新闻和邮件相关的文档，其数据集内包含7大类25小类关系。

     SemEval2010 Task 8数据集 ：该数据集包含9种关系类型，分别是Compoent-Whole、Instrument-Agency、Member-Collection、Cause-Effect、Entity-Destination、Content-Container、Message-Topic、Product-Producer和Entity-Origin。 考虑到实体之间关系的方向以及不属于前面9种关系的“Other”关系，共生成19类实体关系。其中训练数据 8000个，测试数据2717个。

     NYT2010数据集 是Riedel等人在2010年将Freebase知识库中的知识“三元组”对齐到“纽约时报”新闻中得到的训练数据。该数据集中，数据的单位是句包，一个句包由包含该实体对的若干句子构成。其中，训练数据集从《纽约时报》2005—2006年语料库中获取，测试集从2007年语料库中获取。

    基于深度学习的关系抽取方法模型构建的重点在于利用不同神经网络的特点来抽取样本的特征，以学习样本的向量表示。在学习过程中，根据所用的神经网络基本结构的不同，可将基于深度学习的关系抽取方法分为 基于递归神经网络（recursive neural network,Rec-NN）的方法 、 基于卷积神经网络的方法 、 基于循环神经网络（recurrent net neural net-work,RNN）的方法 和 基于混合网络模型的方法 四类。

     基于递归神经网络的关系抽取方法 首先利用自然语言处理工具对句子进行处理，构建特定的二叉树，然后解析树上所有的相邻子节点，以特定的语义顺序将其组合成一个父节点，如下图3所示。这个过程递归进行，最终计算出整个句子的向量表示。向量计算过程可以看作是将句子进行一个特征抽取过程，该方法对所有的邻接点采用相同的操作。

    由于句子含义跟单词出现的顺序是相关的，因此关系抽取可以看作是一个时序学习任务，可以使用循环神经网络来建模。

     基于循环神经网络的方法 在模型设计上使用不同的循环神经网络来获取句子信息，然后对每个时刻的隐状态输出进行组合，在句子层级学习有效特征。在关系抽取问题中，对每一个输入，关系的标记一般只在序列的最后得到。Zhang等首次使用双向循环神经网络来进行关系抽取，提出了BRNN模型。如下图7 所示，在双向循环神经网络中某一时刻的输出不仅依赖序列中之前的输入，也依赖于后续的输入。

    为了更好地抽取句子中的特征，研究人员 使用递归神经网络、卷积神经网络与循环神经网络3种网络及其他机器学习方法进行组合建模来进行关系抽取 。

    Vu等提 出 了 基 于 文 本 扩 展 表 示 的ECNN和基于链接的UniBRNN模型 ，将每个神经网络得到的多个结果根据投票机制得到关系的最终抽取结果。

    Xiao等将 注意力机制引入一个多级的循环神经网络 ，该方法使用文本序列作为输入，根据标记实体的位置将句子分为5部分，使用同一个双 向LSTM网络在3个子序列上独立学习，然后引入词层级的注意力机制关注重要的单词表示，分别得到子序列的向量表示；随后，使用双向RNN网络进一步抽取子序列和实体的特征，并再次使用注意力机制将其转换成句子的最终向量表示，并送入到分类器中。

    Nguyen等将 传统基于特征的方法（log-linear模型）、卷积神经网络方法和循环神经网络方法使用集成、投票等机制进行组合 。

    zhang等提出 在双向LSTM 的基础上叠加注意力机制 ，以及使用卷积神经网络层获取句子的表示，再送入到一个全连接层和softmax层进行分类。

    在联合学习问题上，Zheng等 使用递归神经网络和卷积神经网络组合来进行联合学习 ，也是一种共享底层网络参数的方法。

[1]庄传志,靳小龙，基于深度学习的关系抽取研究综述[J].中文信息学报,2019,33(12):1-18.

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以上就是关于新闻提取关键信息方法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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