一种融合规则与深度学习的汽车新闻事件抽取方法

本发明涉及一种融合规则与深度学习的汽车新闻事件抽取方法，包括：文本预处理步骤，获取网络新闻文本数据，包括新闻语料和百科数据，对所述网络新闻文本数据进行文本预处理，基于预处理后的新闻语料和百科数据形成训练集，对词向量和字向量进行训练；基于规则的基模型构建步骤，提取汽车行业新闻事件所需抽取的关键属性，建立适用于汽车领域的本体知识库，构建基于规则的基模型；深度学习神经网络训练步骤，搭建并训练用于判断事件类别的BiLSTM+CRF网络；事件抽取步骤，基于所述BiLSTM+CRF网络对未标注新闻语料进行识别，获取对应的事件类别。与现有技术相比，本发明具有高效、精度高、适用于汽车行业领域等优点。