1、在目前信息爆炸的時代，基于事件框架的新聞信息抽取技術能夠更好地滿足人們獲知網上有效信息的需要。通過對新聞語料的分析，可以預定義三類突發(fā)事件的框架結構，由此可對事件各側面采取定制的處理。利用對新聞報道的詞性標注、對地點數(shù)據(jù)庫的查詢以及基于語料研究的一些抽取規(guī)則的制訂，能有效地抽取新聞事件的時間、地點、結果等各側面信息。 由于新聞事件的復雜及動態(tài)發(fā)展的特點，基于事件框架信息抽取中存在一個問題：靜態(tài)結構的框架限定了能抽取的側面內容。為

2、此，本文引入事件新側面探測方法，采用自動探測方法尋找框架中未預定義的側面。為充分利用句子中詞性、語序及詞之間的關系，本文使用詞對特征模型進行特征提取，選擇基于段落的LSA聚類算法來實現(xiàn)新側面探測。 根據(jù)原型系統(tǒng)在突發(fā)事件語料庫上的測試結果，本文提出的方法被證明是切實可行的，對于突發(fā)事件新聞要素的抽取達到了較高的正確率和召回率。事件新側面探測的結果較好地表現(xiàn)了單個事件的特性和同類事件未包含在框架內的某些共性。實驗結果證明了本研究的