随着因特网技术的不断发展,网络信息已经逐步成为人们学习、工作和生活中不可或缺的重要组成部分。网络提供了大量的文本信息,如新闻、博客、论坛、微博等。这些非结构化的数据提供给人们定性的信息,而在许多行业,这些信息还会同时作用于结构化数据。这个现象在金融领域尤为突出,由于金融股票领域的特殊性,我们需要同时把握市场中的结构化数据和非结构化数据中蕴含的信息,特别是非结构化的金融文本中体现的金融事件,它们可能会对结构化数据的变化产生重要的影响。　　为此,本文将综合金融股票领域的结构化和非结构化信息,以金融本体为基础,发现影响股票市场异动的金融事件,并对这些事件加以归类整理。本文的主要研究内容包括以下几个方面:　　(1)异构信息的获取和预处理:包括每日异动股票结构化数据和非结构化网页数据的获取、预处理和异构信息关联;　　(2)金融事件的抽取:利用文本挖掘的方法从关联后的金融新闻文本中抽取金融事件;　　(3)事件金融本体的构建:建立一个以动词为核心,涵盖股票领域基本金融事件的领域本体;　　(4)基于金融本体的事件标注:利用建立的事件金融本体标注金融事件并加以归类。　　本文利用实时的股票数据与各大金融网站的金融新闻构建在线系统,并利用和讯金融网站2010年10月至2010年12月的上市公司新闻作为金融本体构建的训练语料,2011年1月至2011年7月的公司新闻作为信息关联、事件抽取和本体标注的评测语料来进行实验。利用文本挖掘和本体标注的相关评测方法,事件抽取过程在准确率上达到78.06％,召回率上达到81.16%, F1值达到0.7958,本体标注准确率达到83.33%,基本满足在线应用系统的要求。